【摘 要】
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为了提高AdaBoost集成学习算法的数据分类性能,提出基于合群度-隶属度噪声检测及动态特征选择的改进AdaBoost算法.综合考虑待检测样本与邻居样本的相似度及与不同类别样本集
【机 构】
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中央财经大学信息学院,天津财经大学统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61906220),教育部人文社科资助项目(19YJCZH178),国家社会科学基金资助项目(18CTJ008),天津市自然科学基金资助项目(18JCQNJC69600)
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为了提高AdaBoost集成学习算法的数据分类性能,提出基于合群度-隶属度噪声检测及动态特征选择的改进AdaBoost算法.综合考虑待检测样本与邻居样本的相似度及与不同类别样本集的隶属关系,引入合群度和隶属度的概念,提出新的噪声检测方法.在此基础上,为了更好地选择那些能够有效区分错分样本的特征,在传统过滤器特征选择方法的基础上提出通用的结合样本权重的动态特征选择方法,以提高AdaBoost算法针对错分样本的分类能力.以支持向量机作为弱分类器,在8个典型数据集上分别从噪声检测、特征选择及现有方法比较3个方面
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