计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
34期
78-80,85
,共4页
子图%差异性%集成学习%支持向量机
子圖%差異性%集成學習%支持嚮量機
자도%차이성%집성학습%지지향량궤
为了去除集成学习中的冗余个体,提出了一种基于子图选择个体的分类器集成算法.训练出一批分类器,利用个体以及个体间的差异性构造出一个带权的完全无向图；利用子图方法选择部分差异性大的个体参与集成.通过使用支持向量机作为基学习器,在多个分类数据集上进行了实验研究,并且与常用的集成方法Bagging和Adaboost进行了比较,结果该方法获得了较好的集成效果.
為瞭去除集成學習中的冗餘箇體,提齣瞭一種基于子圖選擇箇體的分類器集成算法.訓練齣一批分類器,利用箇體以及箇體間的差異性構造齣一箇帶權的完全無嚮圖；利用子圖方法選擇部分差異性大的箇體參與集成.通過使用支持嚮量機作為基學習器,在多箇分類數據集上進行瞭實驗研究,併且與常用的集成方法Bagging和Adaboost進行瞭比較,結果該方法穫得瞭較好的集成效果.
위료거제집성학습중적용여개체,제출료일충기우자도선택개체적분류기집성산법.훈련출일비분류기,이용개체이급개체간적차이성구조출일개대권적완전무향도；이용자도방법선택부분차이성대적개체삼여집성.통과사용지지향량궤작위기학습기,재다개분류수거집상진행료실험연구,병차여상용적집성방법Bagging화Adaboost진행료비교,결과해방법획득료교호적집성효과.
