資料介紹
為了提高數(shù)據(jù)的分類性能,提出一種集成學(xué)習(xí)的多分類器動態(tài)組合方法(DEA)。該方法在多個UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試,并與文中使用的基于Adaboost算法訓(xùn)練出的各個成員分類器的分類效果進(jìn)行比較,證明了DEA的有效性。
關(guān)鍵詞:多分類器;聚類;動態(tài)分類器組合;Adaboost算法
關(guān)鍵詞:多分類器;聚類;動態(tài)分類器組合;Adaboost算法
集成學(xué)習(xí)
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