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改进的AdaBoost算法与SVM的组合分类器
支持向量机 组合分类器 规则抽样
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2009/7/22
提出了一种改进的AdaBoost算法与支持向量机组合的分类方法，用来处理多类别分类。采用规则抽样来解决支持向量机分类中正负样本的不平衡性，改进AdaBoost算法，使其在初始化时考虑样本分布稀疏的重要性，有利于稀有类样本的正确划分。实验结果表明，此方法与标准支持向量机分类器相比，泛化性能有一定程度的提高。
基于AdaBoost的改进模糊分类规则集成学习
模糊分类规则 AdaBoost算法 分类器集成
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2009/5/5
基于集成学习提出了一种新的模糊分类规则的产生算法。将分类规则的前件、后件模糊化,在自适应提升(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法的迭代中,调整训练实例的分布,利用遗传算法产生模糊分类规则。并在规则学习的适应度函数中引入训练实例的分布,使得模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,产生具有互补性的分类规则集。从而改善了模糊分类规则的整体识别能力,提高了分类识别精度。