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基于样本抽样和权重调整的SWA-Adaboost算法
被引量：
2
1
作者
高敬阳
赵彦
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第9期248-251,256,共5页
根据分类算法是依据样本区分度进行分类的原理,提出增加样本属性以提高样本区分度的方法,在样本预处理阶段对所有样本增加一个属性值dmin以加强样本之间的区分度。针对原始Adaboost算法在抽样阶段由于抽样不均而导致对某些类训练不足的...
根据分类算法是依据样本区分度进行分类的原理,提出增加样本属性以提高样本区分度的方法,在样本预处理阶段对所有样本增加一个属性值dmin以加强样本之间的区分度。针对原始Adaboost算法在抽样阶段由于抽样不均而导致对某些类训练不足的问题,采用均衡抽样方法,保证在抽样阶段所抽取的不同类样本的数量比例不变。针对原始算法样本权重增长过快的问题,给出新的权重调整策略,引入样本错分计数量count(n),有效地抑制样本权重增长速度。给出一种改进的Adaboost算法,即SWA-Adaboost算法,并采用美国加州大学机器学习UCI数据库中6种数据集的数据对改进算法与原始算法进行实验对比,结果证明,改进算法SWA-Adaboost在泛化性能上优于Adaboost算法,泛化误差平均降低9.54%。
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关键词
样本预处理
均衡
抽样
权重调整
泛化性能
类中心最小距离
样本区分度
下载PDF
职称材料
基于GRSS的均匀分布分位数的估计
2
作者
杨婧
宋向东
+1 位作者
于尚洋
温育芳
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第6期834-836,共3页
主要讨论的是基于ni不固定的广义排序集样本的均匀分布分位数的估计,提出了包括GRSS最小方差无偏估计,简单估计和均衡排序集估计,计算了方差和相关系数,并相互进行了比较.
关键词
均匀分布
次序统计量
线性估计
广义排序集
抽样
均衡
排序集
抽样
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职称材料
题名
基于样本抽样和权重调整的SWA-Adaboost算法
被引量：
2
1
作者
高敬阳
赵彦
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第9期248-251,256,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275030)
文摘
根据分类算法是依据样本区分度进行分类的原理,提出增加样本属性以提高样本区分度的方法,在样本预处理阶段对所有样本增加一个属性值dmin以加强样本之间的区分度。针对原始Adaboost算法在抽样阶段由于抽样不均而导致对某些类训练不足的问题,采用均衡抽样方法,保证在抽样阶段所抽取的不同类样本的数量比例不变。针对原始算法样本权重增长过快的问题,给出新的权重调整策略,引入样本错分计数量count(n),有效地抑制样本权重增长速度。给出一种改进的Adaboost算法,即SWA-Adaboost算法,并采用美国加州大学机器学习UCI数据库中6种数据集的数据对改进算法与原始算法进行实验对比,结果证明,改进算法SWA-Adaboost在泛化性能上优于Adaboost算法,泛化误差平均降低9.54%。
关键词
样本预处理
均衡
抽样
权重调整
泛化性能
类中心最小距离
样本区分度
Keywords
sample preprocessing
even sampling
weight adjustment
generalization performance
minimum distance of class center
different degree of sample
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于GRSS的均匀分布分位数的估计
2
作者
杨婧
宋向东
于尚洋
温育芳
机构
燕山大学理学院
出处
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第6期834-836,共3页
文摘
主要讨论的是基于ni不固定的广义排序集样本的均匀分布分位数的估计,提出了包括GRSS最小方差无偏估计,简单估计和均衡排序集估计,计算了方差和相关系数,并相互进行了比较.
关键词
均匀分布
次序统计量
线性估计
广义排序集
抽样
均衡
排序集
抽样
Keywords
uniform distribution
order statistics
linear estimation
genendized ranked set sampling
balanceranked set sampling
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于样本抽样和权重调整的SWA-Adaboost算法
高敬阳
赵彦
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
2
下载PDF
职称材料
2
基于GRSS的均匀分布分位数的估计
杨婧
宋向东
于尚洋
温育芳
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2007
0
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职称材料
已选择
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参考文献
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