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传统连续AdaBoost算法因等距划分样本空间而无法体现正负样本各自的分布规律。针对该问题,提出一种基于最小类方差的样本空间划分算法。通过计算各种划分方式的类方差,衡量样本的相似性,选取最小类方差和对应的样本作为最佳划分。仿真结果表明,该算法具有较高的检测率和较快的收敛速度。
基于MCV划分的连续AdaBoost算法
【摘 要】
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传统连续AdaBoost算法因等距划分样本空间而无法体现正负样本各自的分布规律。针对该问题,提出一种基于最小类方差的样本空间划分算法。通过计算各种划分方式的类方差,衡量样本的相似性,选取最小类方差和对应的样本作为最佳划分。仿真结果表明,该算法具有较高的检测率和较快的收敛速度。
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年11期
【基金项目】
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甘肃省教育厅研究生导师基金资助项目（1014ZTC089）, 甘肃省财政厅科研基金资助项目（1114ZTC144）
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