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| 基于复杂网络的分类器融合 | |
| 引用本文： | 赵洋,冀俊忠,李文斌.基于复杂网络的分类器融合[J].科学技术与工程,2008,8(14). |
| 作者姓名： | 赵洋 冀俊忠 李文斌 |
| 作者单位： | 1. 石家庄经济学院信息工程学院,石家庄,050031;北京工业大学,北京,100022 2. 北京工业大学,北京,100022 3. 石家庄经济学院信息工程学院,石家庄,050031 |
| 基金项目： | 石家庄经济学院校科研和教改项目，北京市教委北京市教育委员会科技发展计划面上项目 |
| 摘 要： | 分类器融合指使用一系列学习器进行学习得到个体分类器，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果。结合统计机器学习理论及复杂网络分析技术，提出了一种基于复杂网络的分类器融合算法。该方法利用“边”（个体分类器输出的共现关系）的先验分布信息及个体分类器对新样本输出的共现关系信息，计算新样本属于各类别的后验概率。 |
| 关 键 词： | 分类器 集成学习 复杂网络 贝叶斯方法 |
Combining Classifiers Based on Complex Network |
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| ZHAO Yang,JI Jun-zhong,LI Wen-bin.Combining Classifiers Based on Complex Network[J].Science Technology and Engineering,2008,8(14). | |
| Authors: | ZHAO Yang JI Jun-zhong LI Wen-bin |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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