【摘 要】
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基于模糊聚类的思想提出了一种新的两级集成分类器算法。将数据集用Fuzzy C-Means算法进行聚类,得到每个实例对应于每个类别的模糊隶属度。一级集成根据Bagging算法获得成员
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省平阴县环境卫生处
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基于模糊聚类的思想提出了一种新的两级集成分类器算法。将数据集用Fuzzy C-Means算法进行聚类,得到每个实例对应于每个类别的模糊隶属度。一级集成根据Bagging算法获得成员分类器,分类器个数为数据集类别数且每个成员分类器对应一个类别标号,这些成员分类器的采样方式是通过其对应类别的模糊隶属度为每个实例加权后进行随机重采样。二级集成是将一级集成产生的针对类别的成员分类器通过动态加权多数投票法来组合,学习到最终的分类结果。该算法称为EWFuzzyBagging,实验结果表明,该算法与Bagging和Ad
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