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摘要:
提出两种基于约束投影的支持向量机选择性集成算法.首先利用随机选取的must-link和cannot-link成对约束集确定投影矩阵,将原始训练样本投影到不同的低维空间训练一组基分类器;然后,分别采用遗传优化和最小化偏离度误差两种选择性集成技术对基分类器进行组合.基于UCI数据的实验表明,提出的两种集成算法均能有效提高支持向量机的泛化性能,显著优于Bagging,Boosting,特征Bagging及LoBag等集成算法.
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文献信息
篇名 基于约束投影的支持向量机选择性集成
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 约束投影 选择性集成 支持向量机 分类器
年,卷(期) 2009,(10) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 234-236,243
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 4569字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.10.057
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王磊 西南财经大学经济信息工程学院 56 233 9.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
约束投影
选择性集成
支持向量机
分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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