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一种新的选择性支持向量机集成学习算法
被引量：
22
1
作者
唐耀华
高静怀
包乾宗
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期1221-1225,共5页
针对支持向量机(SVM)在应用于集成学习中会失效的问题,提出一种选择性SVM集成学习算法(SE-SVM),利用ξα误差估计法估计个体SVM泛化性度量,并基于负相关学习理论引入差异性度量,通过递归删除法选择出一组泛化性能优良、相互间差异性大的...
针对支持向量机(SVM)在应用于集成学习中会失效的问题,提出一种选择性SVM集成学习算法(SE-SVM),利用ξα误差估计法估计个体SVM泛化性度量,并基于负相关学习理论引入差异性度量,通过递归删除法选择出一组泛化性能优良、相互间差异性大的SVM参与集成学习.基于UCI数据的仿真实验表明,SE-SVM能够平均提高SVM的分类正确率0.4%,比常规的Bag-ging集成学习方法和负相关集成学习方法的分类正确率分别提高了0.24%和0.16%.
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关键词
泛化性度量
集成学习
负相关
支持向量机
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职称材料
题名
一种新的选择性支持向量机集成学习算法
被引量：
22
1
作者
唐耀华
高静怀
包乾宗
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期1221-1225,共5页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA09A102-11)
国家自然科学基金重点资助项目(40730424)
文摘
针对支持向量机(SVM)在应用于集成学习中会失效的问题,提出一种选择性SVM集成学习算法(SE-SVM),利用ξα误差估计法估计个体SVM泛化性度量,并基于负相关学习理论引入差异性度量,通过递归删除法选择出一组泛化性能优良、相互间差异性大的SVM参与集成学习.基于UCI数据的仿真实验表明,SE-SVM能够平均提高SVM的分类正确率0.4%,比常规的Bag-ging集成学习方法和负相关集成学习方法的分类正确率分别提高了0.24%和0.16%.
关键词
泛化性度量
集成学习
负相关
支持向量机
Keywords
generalization measurement
ensemble learning
negative correlation
support vector machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的选择性支持向量机集成学习算法
唐耀华
高静怀
包乾宗
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
22
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