【摘 要】
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为了更好地改进集成分类器的性能,提出了一种基于反馈学习的支持向量机Bagging集成分类算法.该算法在对子分类器的训练中,引入反馈学习的思想,首先对每个训练得到的子分类器
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为了更好地改进集成分类器的性能,提出了一种基于反馈学习的支持向量机Bagging集成分类算法.该算法在对子分类器的训练中,引入反馈学习的思想,首先对每个训练得到的子分类器进行测试,找到被错分的样本,把这些样本添加到训练样本集中,重新进行训练、测试,直到没有新的被错分的样本出现为止,最后采用多数投票策略对得到的各子分类器进行组合.仿真实验结果表明,该算法可通过提高各分类器的分类能力改进集成学习器的性能.
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