多标签AdaBoost算法的改进算法

摘要：

针对多标签AdaBoost系列算法,以尽量减小算法的学习错误率为目的,提出了对其进行改进的2种思路.基于改进思路构造出了改进的多标签AdaBoost算法.一种思路是修改算法的样本分布调整策略,破坏现有Ada-Boost算法中样本分布的均匀性,以确保增加每一个弱分类器都能降低学习错误的上界估计,从而实现对多标签AdaBoost算法的改进;另一种思路是训练弱分类器时兼顾后续待学习的弱分类器对学习错误的影响,克服现有算法在训练弱分类器时只考虑当前弱分类器对学习错误的影响,而完全忽略后续待学习的弱分类器对学习错误的影响这一现象,从而改进多标签AdaBoost算法.理论上,对于改进多标签AdaBoost算法,增加每一个弱分类器都能进一步降低学习错误.理论分析和实验结果均表明了提出的改进算法有改进效果.

关键词：集成学习、多标签分类、Real AdaBoost算法、多分类问题、分类器组合

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技支撑计划基金资助项目2011GZ0171,2012GZ0106

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：103-109