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对于一些数据量有限的数据集而言，如何提高分类精度是机器学习研究者们的主要任务之一．集成学习方法通过同时构造多个学习器，然后对各学习器的分类结果使用投票法得到分类结果．提出了基于Bagging的C4．5集成算法，实验结果表明：采用这种方法会有效提升分类能力．
基于C4．5算法的集成方法研究
【摘 要】
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对于一些数据量有限的数据集而言，如何提高分类精度是机器学习研究者们的主要任务之一．集成学习方法通过同时构造多个学习器，然后对各学习器的分类结果使用投票法得到分类结果．提
【机 构】
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重庆工学院工商管理学院
【出 处】
：
重庆工学院学报
【发表日期】
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2006年11期
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