集成分类器组合算法及其在医学诊断中的应用

韦艳艳; 李陶深; 张超群

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集成分类器组合算法及其在医学诊断中的应用

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在计算机辅助诊断系统中使用集成分类器是提高机器识别能力的一种重要途径。针对集成分类器投票组合算法中存在的投票可信度问题,提出了一种基于Grading的集成分类器组合算法EGR,该算法根据集成分类器对样本的预测结果是否正确来转换相应样本的类标签,用新数据构造元分类器。在UCI医学数据集上进行的实验结果显示,EGR算法对分类精度的提升以及敏感性与特异性的整体改善是有效的。

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来源
《广西大学学报：自然科学版》 |2013年第5期|1151-1156|共6页
作者
韦艳艳; 李陶深; 张超群;
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作者单位

广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室;

广西民族大学信息科学与工程学院;

广西大学计算机与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
集成分类器; 分类器组合; 机器学习; Grading; 医学诊断;

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