一种基于小波变换特征提取的集成学习算法

丁爽; 白晨希; 申石磊

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一种基于小波变换特征提取的集成学习算法

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将不同训练数据子集和不同特征子集相结合,提出了一种基于小波变换特征提取的集成学习算法Wavelet-Forests.先随机划分特征集,用小波变换提取特征子集的特征,再用小波系数重构特征集训练基分类器.使用公认的WEKA平台验证了Wavelet-Forests算法的性能,与经典算法Bagging,AdaBoost和Random Forest相比,本文所提算法具有良好的泛化能力.

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来源
《鲁东大学学报（自然科学版）》 |2010年第2期|140-142,146|共4页
作者
丁爽; 白晨希; 申石磊;
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作者单位

河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475004;

河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475004;

河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,475004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
小波变换; 集成学习; 特征提取; 泛化能力;

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