本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)權(quán)重的AdaBoost算法研究　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： AdaBoost 動(dòng)態(tài)權(quán)重 聚類 基分類器

【摘要】：針對(duì)AdaBoost算法只能靜態(tài)分配基分類器權(quán)重,不能自適應(yīng)地對(duì)每個(gè)測(cè)試樣本動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重的問題,提出了一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重的AdaBoost算法。算法通過對(duì)訓(xùn)練樣本集合進(jìn)行聚類,并分析每個(gè)基分類器和每個(gè)類簇的適應(yīng)性,進(jìn)而為每個(gè)基分類器在不同類簇上設(shè)置不同權(quán)重,最終根據(jù)測(cè)試樣本與類簇之間的相似性來(lái)計(jì)算基分類器在測(cè)試樣本上的權(quán)重。在UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法有效利用了測(cè)試樣本之間的差異性,得到了比AdaBoost算法更好的效果。
[Abstract]:In view of the problem that the AdaBoost algorithm can only assign the weight of the base classifier statically, it can not adjust the weight dynamically for each test sample. A AdaBoost algorithm based on dynamic weight is proposed. The algorithm clustering the set of training samples and analyzing the adaptability of each base classifier and each cluster. Then, different weights are set for each base classifier on different class clusters. Finally, the weight of the base classifier on the test sample is calculated according to the similarity between the test sample and the cluster. The experimental results on the UCI data set show that. The proposed algorithm makes good use of the difference between the test samples and achieves better results than the AdaBoost algorithm.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;重慶郵電大學(xué)計(jì)算智能重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(61502066) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2015jcy A40018) 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ500438) 重慶市研究生科研創(chuàng)新資助項(xiàng)目(CYS15167)
【分類號(hào)】：TP181
【正文快照】： 0引言集成學(xué)習(xí)[1]是通過訓(xùn)練多個(gè)弱分類器作為基分類器,并使用某種方式將其組合起來(lái)解決同一個(gè)問題的一種學(xué)習(xí)方法。相比單個(gè)分類器而言,它整合多個(gè)基分類器,充分利用分類器之間的互補(bǔ)性,進(jìn)而有效提升學(xué)習(xí)系統(tǒng)的泛化能力,為此受到越來(lái)越多的關(guān)注,并成為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)研究熱點(diǎn)

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本文編號(hào)：1399901