基于随机贪心选择的选择性集成算法

• 作者: 刘国柱 张友强 杜军威 江峰 眭跃飞
• 来源期刊: 济南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 集成学习 选择性集成算法 贪心选择 随机化策略
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 67-72
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13349/j.cnki.jdxbn.20161117.010

摘要

针对现有的基于贪心选择的选择性集成算法易过早陷入局部最优的问题,提出一种基于随机贪心选择的选择性集成算法(SERGS);该算法引入了随机化策略来扩展贪心搜索的搜索空间,从而降低了算法陷入局部最优的可能性,并且算法的计算性能也得到了改善.在UCI数据集上的实验表明,与现有的集成学习算法和选择性集成算法相比,SERGS的分类精度高于其他算法,且建模时间少于同类型的算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国柱	青岛科技大学信息科学技术学院	48	148	7.0	9.0
2	杜军威	青岛科技大学信息科学技术学院	50	341	9.0	17.0
3	眭跃飞	中国科学院计算技术研究所	35	313	9.0	17.0
4	江峰	青岛科技大学信息科学技术学院	31	263	8.0	15.0
5	张友强	青岛科技大学信息科学技术学院	4	6	2.0	2.0