一种基于ICA的特征Bagging支持向量机集成方法

• 作者: 张健沛 杨静 程丽丽 马骏
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 集成 独立成分分析法 特征Bagging
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 125-127
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2427字
• 语种: 中文

摘要

为提高支持向量机集成的泛化性能,提出一种基于独立成分分析法的特征Bagging支持向量机集成方法,删除了冗余特征.该方法从得到的独立成分特征空间中提取特征子空间,避免了直接从原特征空间中随机选择特征子空间而导致的对特征依赖或相关性的破坏,提高了个体支持向量机的性能,保证了个体支持向量机之间的差异度.在UCI和StatLog数据集合上的仿真实验表明,该方法具有更好的泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	程丽丽	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	11	74	5.0	8.0
3	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
4	马骏	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	24	152	7.0	12.0