基于集成学习的覆盖算法

摘要：

介绍了传统的领域覆盖算法和交叉算法,并分析它们各自存在的缺点以及造成这些缺点的原因.针对传统的领域覆盖算法存在的泛化能力不足以及交叉覆盖算法存在的正确率不高的问题,提出了一种新的改进算法--基于集成学习的覆盖算法(CABE).CABE是利用集成学习来整合交叉覆盖算法和领域覆盖算法,是通过对领域覆盖算法中的拒识样本的处理来提升算法的精度.使用UCI数据集进行实验,实验结果表明,改进的算法提高了算法分类的精度.

关键词：覆盖算法、集成学习、交叉覆盖、集成覆盖

所属期刊栏目：19

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学研究项目kj2008B092

在线出版日期：2009-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79