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HSEC:基于聚类的启发式选择性集成
HSEC:基于聚类的启发式选择性集成
作者:
洪志令
郑丽容
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
集成学习
选择性集成学习
聚类
降维
摘要:
提出一种基于聚类的启发式选择性集成学习算法.集成学习通过组合多个弱分类器获得比单一分类器更好的学习效果,把多个弱分类器提升为一个强分类器.理论上来说弱分类器的个数越多,组合的模型效果越好,但是随着弱分类器的增多,模型的训练时间和复杂度也随之递增.通过聚类的方法去除相似的弱分类器,一方面有效降低模型的复杂度,另一方面选出差异性较大的弱分类器作为候选集合.之后采用启发式的选择性集成算法,对弱分类器进行有效的组合,从而提升模型的分类性能.同时采用并行的集成策略,提高集成学习选取最优分类器子集效率,可以有效地减少模型的训练时间.实验结果表明,该算法较传统方法在多项指标上都有着一定的提升.
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文献信息
篇名
HSEC:基于聚类的启发式选择性集成
来源期刊
南京大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
集成学习
选择性集成学习
聚类
降维
年,卷(期)
2018,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
116-123
页数
8页
分类号
TP311
字数
4006字
语种
中文
DOI
10.13232/j.cnki.jnju.2018.01.013
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
洪志令
厦门大学软件学院
7
49
3.0
7.0
2
郑丽容
厦门大学计算机科学系
1
2
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选择性集成学习
聚类
降维
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研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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南京大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0469-5097
CN:
32-1169/N
开本:
出版地:
江苏省南京市南京大学
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
数理科学
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