集成学习的多分类器动态组合方法

被引:8
作者
陈冰
张化祥
机构
[1] 山东师范大学信息科学与工程学院
关键词
多分类器; 聚类; 动态分类器组合; Adaboost算法;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
为了提高数据的分类性能,提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA)。该方法在多个UCI标准数据集上进行测试,并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较,证明了DEA的有效性。
引用
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页数:3
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袁保宗 ;
唐晓芳 .
计算机研究与发展, 2001, (10) :1236-1241
[4]  
机器学习[M]. 机械工业出版社 , (美)TomM.Mitchell著, 2003
[5]  
Classification by evolutionary ensembles .2 Xiao Wang and Han Wang. Pattern Recognition . 2006