【摘 要】
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本文提出了一种基于Moore-Penrose逆矩阵的新型选择性集成学习算法。先独立训练出一批个体学习器并为每个学习器指定一个初始权值，然后应用基于Moore-Penrose逆矩阵的算法对这
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本文提出了一种基于Moore-Penrose逆矩阵的新型选择性集成学习算法。先独立训练出一批个体学习器并为每个学习器指定一个初始权值，然后应用基于Moore-Penrose逆矩阵的算法对这些权值进行优化，最后选择权值较大的个体学习器进行最终集成。本文提出的选择性集成学习算法方法简单、易于实现，执行效率高。对8个真实数据集的实验表明，该集成学习算法相对于一般的集成学习算法，可以采用更少的学习器而获得更高的泛化能力。
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