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基于分类问题的选择性集成学习研究


□ 陈 凯

  摘要:提出了一种应用于分类问题,以分类回归树为基学习器,并综合了AdaBoost.M1和Bagging算法特点,利用变相似度聚类技术和贪婪算法来进行选择性集成学习的算法——SEC-AdaBoost Bagging Trees,并将其与几种常用的机器学习算法比较研究得出,该算法往往比其他算法具有更好的泛化性能和更高的运行效率。
  关键词:分类回归树;自助法;选择性集成
  中图分类号:TP301.6 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2009)07-2457-03

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