【摘 要】
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Boosting是一种有效的分类器组合方法，其通过加权投票来组合多个基分类器的方式来进行分类。在对基分类器进行权重赋值时，一般Boosting算法根据基分类器在当前训练集合上的
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044
【出 处】
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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)
论文部分内容阅读
Boosting是一种有效的分类器组合方法，其通过加权投票来组合多个基分类器的方式来进行分类。在对基分类器进行权重赋值时，一般Boosting算法根据基分类器在当前训练集合上的错误率或某种变形来对基分类器分配权重。显然这是一种静态的赋值方法，其缺点是并没有考虑到当前的分类任务。本文提出了一种动态地对基分类器进行权重赋值的方法。这种方法不仅利用了当前测试实例属 于某个被错误分类的数据子集的程度，而且按照程度大小动态地进行给相应基分类器赋于适当的权重。跟静态赋权重方法相比，这种方法考虑到了测试实例属性取值的不同，并可以动态地调整基分类器的权重。实验结果表明，这种动态赋权重的方法具有更好的分类性能。
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