基于旋转森林和极限学习机的大样本集成分类算法

杜晓明

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基于旋转森林和极限学习机的大样本集成分类算法

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由于信息技术的飞速发展,在实际的数据处理过程中,单个分类器往往不能满足:①要求越来越高的数据分类精度和运行速度;②更强的泛化性能;③有效地适用于大样本数据分类.将旋转森林算法(rotation-forest,ROF)与极限学习机(ex-treme learning machine,ELM)相结合,有效地解决了旋转森林算法中过拟合现象的发生;同时也提高了算法的分类性能.最后通过UCI数据集的实验验证表明,和传统的集成分类算法相比,算法R-ELM-C与Bagging、Adaboosting、Rotboost、ROF、ELM等相比,具有更好地分类性能、稳定性与泛化性能,同时也适合于大样本数据分类.

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来源
《科学技术与工程》 |2018年第18期|231-235|共5页
作者
杜晓明;
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作者单位

江苏科技大学经济管理学院,镇江212003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.43;
关键词
大样本数据; 旋转森林; 极限学习机;

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