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一种基于优化的随机子空间分类集成算法
1
作者
叶云龙
杨明
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第10期158-160,164,共4页
提出了基于优化的随机子空间分类集成算法CEORS,该算法通过运用封装式特征选择和LSA降维两种方法对随机选择的特征子集进行了优化,并运用优化的特征子空间进行分类器的集成.实验结果表明,基于优化特征子空间的集成分类器性能优于Bagging...
提出了基于优化的随机子空间分类集成算法CEORS,该算法通过运用封装式特征选择和LSA降维两种方法对随机选择的特征子集进行了优化,并运用优化的特征子空间进行分类器的集成.实验结果表明,基于优化特征子空间的集成分类器性能优于Bagging和AdaBoost.
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关键词
随机子空间
封装式模型
LSA降维
集成学习
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职称材料
题名
一种基于优化的随机子空间分类集成算法
1
作者
叶云龙
杨明
机构
南京师范大学计算机科学与技术学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第10期158-160,164,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60873176)
文摘
提出了基于优化的随机子空间分类集成算法CEORS,该算法通过运用封装式特征选择和LSA降维两种方法对随机选择的特征子集进行了优化,并运用优化的特征子空间进行分类器的集成.实验结果表明,基于优化特征子空间的集成分类器性能优于Bagging和AdaBoost.
关键词
随机子空间
封装式模型
LSA降维
集成学习
Keywords
random subspace
wrapper model
LSA
ensemble learning
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
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1
一种基于优化的随机子空间分类集成算法
叶云龙
杨明
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009
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