集成学习的多分类器动态组合方法

摘要：

为了提高数据的分类性能,提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA).该方法在多个UCI标准数据集上进行测试,并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较,证明了DEA的有效性.

关键词：多分类器、聚类、动态分类器组合、Adaboost算法

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省科技攻关计划基金资助项目2005GG4210002;山东省青年科学家科研奖励基金资助项目2006BS01020;山东省教育厅科技计划基金资助项J07YJ04;山东省自然科学基金资助项目Y2007G16

在线出版日期：2009-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：218-220