基于离散化方法的支持向量机集成研究

蔡铁; 伍星; 李烨

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基于离散化方法的支持向量机集成研究

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基于数据离散化方法,提出一种新的支持向量机集成算法,该算法采用粗糙集和布尔推理离散化方法构造有差异的基分类器,并引入一致度指标控制离散化过程,可进一步提高集成学习的分类性能。实验结果表明,该算法不仅具有明显优于单一支持向量机的分类性能,而且能取得比传统集成学习算法Bagging和Adaboost更高的分类正确率。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2008年第7期|12-15|共4页
作者
蔡铁; 伍星; 李烨;
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作者单位

深圳信息职业技术学院信息技术研究所;

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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;船台;
关键词
支持向量机(SVM); 支持向量机集成; 离散化; 粗糙集与布尔推理(RSBRA);

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