基于聚类技术的集成学习差异性研究

陈凯

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基于聚类技术的集成学习差异性研究

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目前,集成学习特别是选择性集成学习研究已经成为统计机器学习研究的一大热点,从众多的个体学习器中选择差异大且效果好的进行集成已被学术界达成共识,但如何度量个体学习器彼此之间的差异性依然是一个难点。本文提出了一种利用变相似度聚类技术来进行选择性集成学习的算法——SE-Bagging Trees算法。模拟数据表明,该算法往往比简单集成学习算法具有更好的学习效果。

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来源
《江苏高职教育》 |2008年第4期|21-24|共4页
作者
陈凯;
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作者单位

中国人民大学统计学院;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
分类回归树; 自助法; 选择性集成;

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