【摘 要】
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为解决多核集成（Multiple Kernel Boosting,MKBoost）算法对噪声敏感的问题,考虑理想分类器区别对待正常样本与噪声样本的特点,提出了一种适用于被噪声污染数据集的多核集成算法
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为解决多核集成（Multiple Kernel Boosting,MKBoost）算法对噪声敏感的问题,考虑理想分类器区别对待正常样本与噪声样本的特点,提出了一种适用于被噪声污染数据集的多核集成算法.采用KNN（K最近邻）方法与logistic回归的融合,构造了样本噪声概率函数,计算出每个样本是噪声的概率,根据噪声概率构造了新的损失函数,利用加法模型得到每轮迭代的基分类器系数.UCI数据集上的实验结果表明,该算法可以有效降低多核集成算法对噪声的敏感程度,提高了鲁棒性.
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