【摘 要】
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论文在以下几个方法中进行了探讨和创新.在无监督的属性聚类网络理论的基础上提出了堆近邻分类方法.属性聚类网络在聚类中能较好地反映数据本来的自然结果.通过将无监督的属
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论文在以下几个方法中进行了探讨和创新.在无监督的属性聚类网络理论的基础上提出了堆近邻分类方法.属性聚类网络在聚类中能较好地反映数据本来的自然结果.通过将无监督的属性聚类加上有监督信息;加权距离和兼容性评分,能自适应地确定堆的个数.而样本所考察的近邻个数依据它所在的堆的大小,文中同时提出了针对属性聚类网络的特征选择方法.没有单一的分类器（过程）能完全解决复杂的分类问题,这点已被广泛接受.融合可以是基于不同特征子集上的多分类器的融合,也可以是不同种类的分类器的融合.不同样本集上的融合,该文在Boosting方法框架的基础上探讨了融合问题,因样本数很小,采用重新赋予样本不同权重来替代重新抽样.尽管提出的基本分类器的构造仅基于一指示基因,融合的效果仍不错.另外,不但可以根据某种事先确定的策略而且可能根据试验在扰动的学习集上的效果来做基因选择.
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