基于选择性聚类集成的图像目标分类方法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 2次 | 上传用户：niuniu04

【摘要】

：

传统集成学习算法是对所有个体分类器进行组合决策,由于无法反映个体分类器的差异性,不能有效提高集成分类器的识别率.为此,提出基于互信息(Normalized Mutual Information,NMI)的个体分类器差异性度量方法,利用匈牙利算法对个体分类器的标记向量进行匹配,在此基础上提出基于成分数据的AP(Affinity Propagation)聚类集成算法作为选择性集成策略.在遥感图像上分别

【作者】

：

储岳中刘恒张学锋潘祥

【机构】

：

安徽工业大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2017年11期

【关键词】

：

聚类集成匈牙利算法近邻传播图像目标分类 cluster aggregation Hungarian algorithm affinity propag

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61602007）, 安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2016A085）, 安徽高校自然科学研究重大项目（KJ2015ZD09）

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