一种新的分类器选择集成算法

摘要：

为提高集成分类器系统的分类性能,提出一种分类器选择集成算法MCC-SCEN.该算法选取基分类器集中具有最大互信息差异性的子集和最大个体分类能力的子集,以确定待扩展分类器集,选择具有较大混合分类能力的基分类器加入到待扩展集中,构成集成系统,进行加权投票并产生结果.实验结果表明,该方法优于经典的AdaBoost和Bagging方法,具有较高的分类准确率.

关键词：多分类器系统、选择集成、差异性、分类能力、加权投票

所属期刊栏目：38

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70971067;江苏省自然科学基金资助项目BK2010331

在线出版日期：2012-06-26（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：167-169