基于混合多距离度量的多分类器加权集成研究

• 作者: 刘擎超 赵玉娟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 欧氏距离 度量方法 混合多距离 分类器 加权集成
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 171-174
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.21.046

摘要

在机器学习领域,分类器加权在小样本数据集中的分类正确率较低.为此,提出一种基于混合距离度量的多分类器加权集成方法.结合欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离,设计混合的距离度量加权方法,使用加权投票组合规则集成各分类器的输出结果.实验结果表明,该方法鲁棒性较好,分类正确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘擎超	江苏大学计算机科学与通信工程学院	4	22	2.0	4.0
2	赵玉娟	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	54	2.0	2.0