基于特征选择的SVM选择性集成学习方法

扈晓君; 康宁

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cqvip:本文提出了一种结合SVM的选择性集成学习方法。算法基于集成学习的基本框架,通过对输入的训练子集进行特征选择处理并对随后的基分类器进行泛化能力的排序和选择,形成了一个新的集成分类器,以提高性能。文中试验采用UCI数据集与传统的Bagging算法做对比,结果表明本文算法可以有效地改善分类效果。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2019年第18期|P.143-144|共2页
作者
扈晓君; 康宁;
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作者单位

山东中医药大学山东省济南市250355;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
支持向量机; 特征选择; 选择性集成学习;

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