【摘 要】
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针对标准数据集在评估多分类器系统的组合方法时存在的不足,设计了一种新的分类器模拟算法.该算法利用分类器的识别率建立混淆矩阵,由混淆矩阵生成基分类器的决策,进而结合分
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针对标准数据集在评估多分类器系统的组合方法时存在的不足,设计了一种新的分类器模拟算法.该算法利用分类器的识别率建立混淆矩阵,由混淆矩阵生成基分类器的决策,进而结合分类器之间的相关性度量生成所有的模拟数据.通过实验评估表明,该算法能够模拟任意多个分类器和任意多个模式类别的数据,且能够表达出分类器之间的关联性.又应用生成的模拟数据集对多数投票和堆叠泛化这2种组合方法进行了实验,结果表明分类器之间的负相关有助于提高系统的性能,特别是当单个分类器识别率取0.8、关联度从0.829 5降至-0.484 7时,多数投
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