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为提高分类准确率,研究一种改进的多分类器动态集成算法。调整AdaBoost,使其适用于加权训练集;引入属性相关度来标记待分类样本和训练集决策属性之间的相似程度,实现以动态筛选的方式组合最终的分类模型。该算法避免了在分类模型集成过程中对训练集的重复抽取,弥补了模型中单分类器位置固定不变的不足。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度和泛化能力。