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提出一种新的基于离散化方法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,进一步提高了集成学习机的分类性能。实验结果表明,所提算法具有明显优于单一支持向量机的分类性能,并能取得比传统的集成学习算法Bagging和Adaboost更高的分类正确率。
基于RSBRA离散化方法的支持向量机集成
【摘 要】
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提出一种新的基于离散化方法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,进一步提高了集成学习机的分类性能。实验结果表明,所提算法
【机 构】
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深圳信息职业技术学院信息技术研究所
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2008年12期
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