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最大化边际的分类器选取算法
最大化边际的分类器选取算法
来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cs333333
【摘 要】
:
在分析了不同的多样性定义的基础上,给出了多样性度量应该考虑的三种因素.结合边际概念,提出了一种新的多样性度量标准.实验结果表明,与当前已有的典型的多样性定义相比,在利
【作 者】
:
付彬
王志海
王中峰
【机 构】
:
北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044
【出 处】
:
计算机科学与探索
【发表日期】
:
2011年1期
【关键词】
:
集成学习
分类器
基分类器
多样性
分类器组合
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在分析了不同的多样性定义的基础上,给出了多样性度量应该考虑的三种因素.结合边际概念,提出了一种新的多样性度量标准.实验结果表明,与当前已有的典型的多样性定义相比,在利用爬山法进行分类器选取时,使用该方法所选出的分类器子集在大多数数据集合上都有更好的分类性能.
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