【摘 要】
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目前大多数客户分类研究常采用单一的分类模型。引入多分类器融合方法,并将其与自组织数据挖掘理论（SODM）相结合,提出了基于SODM的选择性融合算法（SBSF）。SBSF从全部基分类器的分
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目前大多数客户分类研究常采用单一的分类模型。引入多分类器融合方法,并将其与自组织数据挖掘理论（SODM）相结合,提出了基于SODM的选择性融合算法（SBSF）。SBSF从全部基分类器的分类结果组成的初始模型集出发,由上一层模型两两组合产生新的待选模型,用最小二乘法来估计融合权重,而用外准则来评价和筛选中间候选模型,直到根据终止法则找到最优复杂度的融合模型。在15个UCI数据集上的实验结果显示,与单一的分类模型以及常用的多数投票法、贝叶斯方法、遗传算法等5种融合方法相比,SBSF具有更高的分类精度。进一步地
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