多源性数据SVM集成算法研究

• 作者: 冯筠 刘红卫 常甜甜
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 集成学习 支持向量机 多源性 医学图像
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 136-141
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2010.01.024

摘要

针对数据特征的多源性特点,提出基于分组特征支持向量机集成算法.该方法将特征分组,对不同组特征采用不同的核函数映射到高维空间后用支持向量机分类,最后采用投票的方法得出决策标记,所得到的成员分类器具有较高的差异性.与传统的集成方法相比,该方法具有较好的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常甜甜	西安电子科技大学理学院	4	17	2.0	4.0
2	刘红卫	西安电子科技大学理学院	63	222	8.0	12.0
3	冯筠	西北大学信息技术学院	57	259	9.0	12.0