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结合Rotation Forest和MultiBoost的SVM集成方法
被引量：
1
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作者
姚旭
王晓丹
+1 位作者
张玉玺
毕凯
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期266-270,290,共6页
针对如何提高集成学习的性能,提出一种结合Rotation Forest和MultiBoost的集成学习方法——利用Ro-tation Forest中旋转变换的思想对原始数据集进行变换,旨在增加分类器间的差异度;利用MultiBoost在变换后的数据集上训练基分类器,旨在...
针对如何提高集成学习的性能,提出一种结合Rotation Forest和MultiBoost的集成学习方法——利用Ro-tation Forest中旋转变换的思想对原始数据集进行变换,旨在增加分类器间的差异度;利用MultiBoost在变换后的数据集上训练基分类器,旨在提高基分类器的准确度。最后用简单的多数投票法融合各基分类器的决策结果,将其作为集成分类器的输出。为了验证该方法的有效性,在公共数据集UCI上进行了实验,结果显示,该方法可获得较高的分类精度。
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关键词
集成学习
支持向量机
随机投影
旋转森林
multiboost
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职称材料
基于MultiBoost的最小分类误差算法
被引量：
2
2
作者
王元珍
乐树彬
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005年第11期1948-1950,共3页
基于MultiBoost分类组装技术,提出了一种用增量交叉验证技术求MultiBoost最小分类误差的算法,以使之在指定分类器数量T的范围内找出具有最小分类误差的合成分类器.
关键词
分类组装算法
最小分类误差
multiboost
Wagging
BAGGING
ADABOOST
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职称材料
题名
结合Rotation Forest和MultiBoost的SVM集成方法
被引量：
1
1
作者
姚旭
王晓丹
张玉玺
毕凯
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期266-270,290,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60975026
61273275
61102109)资助
文摘
针对如何提高集成学习的性能,提出一种结合Rotation Forest和MultiBoost的集成学习方法——利用Ro-tation Forest中旋转变换的思想对原始数据集进行变换,旨在增加分类器间的差异度;利用MultiBoost在变换后的数据集上训练基分类器,旨在提高基分类器的准确度。最后用简单的多数投票法融合各基分类器的决策结果,将其作为集成分类器的输出。为了验证该方法的有效性,在公共数据集UCI上进行了实验,结果显示,该方法可获得较高的分类精度。
关键词
集成学习
支持向量机
随机投影
旋转森林
multiboost
Keywords
Ensemble learning, Support vector machine, Random projection, Rotation forest,
multiboost
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
基于MultiBoost的最小分类误差算法
被引量：
2
2
作者
王元珍
乐树彬
机构
华中科技大学计算机学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005年第11期1948-1950,共3页
基金
国家"八六三"计划资助
文摘
基于MultiBoost分类组装技术,提出了一种用增量交叉验证技术求MultiBoost最小分类误差的算法,以使之在指定分类器数量T的范围内找出具有最小分类误差的合成分类器.
关键词
分类组装算法
最小分类误差
multiboost
Wagging
BAGGING
ADABOOST
Keywords
classification ensemble algorithm
minimum classification error
multiboost
wagging
bagging
adalSoost
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合Rotation Forest和MultiBoost的SVM集成方法
姚旭
王晓丹
张玉玺
毕凯
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MultiBoost的最小分类误差算法
王元珍
乐树彬
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2005
2
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职称材料
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