【摘 要】
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提出了一种基于Boosting的特征筛选算法.根据Boosting分类训练时的训练错误率、训练过程中错误率的收敛速度以及测试错误率确定特征影响因子;利用这些影响因子对待识别目标的
【基金项目】
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国家部委预研项目(10405033)
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提出了一种基于Boosting的特征筛选算法.根据Boosting分类训练时的训练错误率、训练过程中错误率的收敛速度以及测试错误率确定特征影响因子;利用这些影响因子对待识别目标的特征进行排序,去除冗余特征,以降低特征空间的维数.对于筛选后保留的特征,根据其影响因子进行加权,以提高目标识别的准确率.用该方法可避免其它分类学习器训练时的过学习现象,生成的分类器模型小,识别速度快,适用于对特征不易确定的目标识别.
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