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從12個基分類器的行為識別結(jié)果來看，由于不同用戶的行為差異較大，因此第二種數(shù)據(jù)分組方式中，分別采用其他組的數(shù)據(jù)（第五組除外）來訓(xùn)練基分類器而用第五組數(shù)據(jù)來測試時，不論是采用SVM還是決策樹分類算法，行為識別的準(zhǔn)確率都比較低。三種數(shù)據(jù)分組凡是相比，第三種分組方式的行為識別準(zhǔn)確率較高。
總的來說，不論采用哪種數(shù)據(jù)分組方式，多分類器融合的行為識別模型結(jié)合了各個基分類器的優(yōu)點(diǎn)，其行為識別準(zhǔn)確率比單個基分類器的識別準(zhǔn)確率高，在第三種數(shù)據(jù)分組方式中，行為識別準(zhǔn)確率最高提高了25.99%。
4 結(jié)論
為了提高移動用戶行為識別的準(zhǔn)確率，本文提出了一種基于多分類器融合的行為識別模型。本文將特征數(shù)據(jù)集按照三種不同的方式分別劃分為訓(xùn)練集和測試集，采用SVM算法和決策樹算法分別訓(xùn)練基分類器，并對各基分類器和多分類器融合后的行為識別結(jié)果進(jìn)行了對比分析。實(shí)驗結(jié)果證明，多分類器融合的行為識別模型能夠提高行為識別的準(zhǔn)確率，最高達(dá)25.99%，充分驗證了改模型的有效性。
