| 基于聚类算法的选择性神经网络集成 |
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| 引用本文： | 李国正,杨杰,孔安生,陈念贻.基于聚类算法的选择性神经网络集成[J].复旦学报(自然科学版),2004,43(5):689-691,695. |
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| 作者姓名： | 李国正 杨杰 孔安生 陈念贻 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030;上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030;上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030;上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(50174038) |
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| 摘 要： | 为了提高集成个体的差异度，提出了一种利用聚类算法去除冗余个体的选择性集成方法，该方法通过使用神经网络作为基学习器，并在多值分类数据集上进行实验．结果表明，该技术计算效率高，精度与稳健性也与基于遗传算法的选择性集成方法相当甚至占优．
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| 关 键 词： | 集成学习 神经网络 聚类算法 多值分类 |
| 文章编号： | 0427-7104(2004)05-0689-03 |
Clustering Algorithm Based Selective Ensemble |
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| LI Guo-zheng,YANG Jie,KONG An-sheng,CHEN Nian-yi.Clustering Algorithm Based Selective Ensemble[J].Journal of Fudan University(Natural Science),2004,43(5):689-691,695. |
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| Authors: | LI Guo-zheng YANG Jie KONG An-sheng CHEN Nian-yi |
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| Abstract: | In order to improve the difference of individuals in ensemble techniques, a procedure of CLUSEN (clustering algorithm based selective ensemble) is proposed. CLUSEN is applied on neural networks to solve the multiple classification problems, the experimental results on UCI data sets show that CLUSEN computes more efficiency than GASEN proposed before. |
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| Keywords: | ensemble learning neural networks clustering algorithm multiple classification |
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