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在机器学习领域，分类器加权在小样本数据集中的分类正确率较低。为此，提出一种基于混合距离度量的多分类器加权集成方法。结合欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离，设计混合的距离度量加权方法，使用加权投票组合规则集成各分类器的输出结果。实验结果表明．该方法鲁棒件较好。分类正确率较高。
基于混合多距离度量的多分类器加权集成研究
【摘 要】
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在机器学习领域，分类器加权在小样本数据集中的分类正确率较低。为此，提出一种基于混合距离度量的多分类器加权集成方法。结合欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离，设计混合的距
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
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2012年21期
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