【摘 要】
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针对模式识别中的多分类器集成，通过挖掘测试样本特征属性的相关性，结合训练集的条件独立性分析对每个样本赋予分类规则，构造分类森林（而非单个决策树）进行模型集成。整个学习过程
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60275026,60803055）.
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针对模式识别中的多分类器集成，通过挖掘测试样本特征属性的相关性，结合训练集的条件独立性分析对每个样本赋予分类规则，构造分类森林（而非单个决策树）进行模型集成。整个学习过程能够自适应确定各决策树结构和数量，并充分发挥集成模型的伸缩性和扩展性。在UCI机器学习数据集上的实验结果验证了本方法的有效性。
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