【摘 要】
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通过对重采样技术和属性约简方法进行研究,提出一种多模态选择性集成学习算法SE_RSAR。采用重采样方法扰乱样本空间,采用一种基于相对决策熵的属性约简方法扰乱特征空间,通过
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61973180、61671261),山东省自然科学基金项目(ZR2018MF007)。
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通过对重采样技术和属性约简方法进行研究,提出一种多模态选择性集成学习算法SE_RSAR。采用重采样方法扰乱样本空间,采用一种基于相对决策熵的属性约简方法扰乱特征空间,通过这种多模态的扰乱策略增加个体分类器之间的差异性。实验在多个UCI数据集上完成,KNN算法被用来训练个体分类器。实验结果表明,相对现有的集成学习算法,SE_RSAR算法能够取得更好的分类效果。
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