【摘 要】
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对于高维度小样本数据的分类问题,高维属性的复杂性限制了分类模型预测的准确率。为了进一步提高准确率,提出了基于线性回归和属性集成的分类算法。首先,采用线性回归为每一
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室、广西云计算与大数据协同创新中心,中国电子科技集团公司第54研究所,西南大学计算机与信息科学学院
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对于高维度小样本数据的分类问题,高维属性的复杂性限制了分类模型预测的准确率。为了进一步提高准确率,提出了基于线性回归和属性集成的分类算法。首先,采用线性回归为每一个属性构建属性线性分类器（Attribute Linear Classifier,ALC）;其次,为了避免因ALC数量过多而导致准确率下降,利用经验风险最小化策略中的经验损失值作为评估标准来优选ALC;最后,应用多数投票法来集成被筛选的ALC。采用高维度小样本的基因表达数据集进行实验,结果显示该算法具有比逻辑回归、支持向量机和随机森林算法更高的准
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