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题名一种新的基于约简的多分类器融合算法
被引量：5
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作者
刘遵仁
吴耿锋
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机构
上海大学计算机工程与科学学院
青岛大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第34期11-16,59,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61170106)
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文摘
提出了一种新的多分类器融合算法。对特征的提取以约简为基础,按照一定的策略添加若干个属性重要度和特征贡献率大的特征,构成一个融合的特征子集空间;接着借助于kNN的思想,计算测试样本的k个最邻近点的类别百分比,为了提高分类精度,引入了样本相似度测度测试样本与k个最邻近点的相似性,通过设置合适的类别百分比和样本相似度的阈值,最终确定测试样本的类别归属。6个UCI标准数据集的实验分析表明,算法是有效的、可行的。详细分析了不同的约简和不同的阈值对分类精度的影响。
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关键词
邻域粗糙模型
约简
属性重要度
特征贡献率
融合特征子空间
样本相似度
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Keywords
neighborhood rough set model
reduction
attribute significance
feature contribution rate
feature subspace combined
sample similarity
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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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