基于Adaboost的选择性样本权重更新算法

• 作者: 张洪才 赵春晖 陆朝霞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 权重更新 Adaboost 分类器
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2943-2945
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.10.017

摘要

提出一种选择性样本权重更新算法,把FNR和FPR引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器.实现对分类器结构的有效控制,在样本权重更新时合理选择更新方法,使得分类器的FNR或FPR达到理想状态.实验表明,该算法能有效改善整个分类器的FNR和FPR.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	西北工业大学自动化学院	69	1138	16.0	32.0
2	张洪才	西北工业大学自动化学院	243	5379	38.0	64.0
3	陆朝霞	西北工业大学自动化学院	3	52	3.0	3.0