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为了提高数据的分类性能，提出一种集成学习的多分类器动态组合方法（DEA）。该方法在多个UCI标准数据集上进行测试，并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较，证明了DEA的有效性。
集成学习的多分类器动态组合方法
【摘 要】
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为了提高数据的分类性能，提出一种集成学习的多分类器动态组合方法（DEA）。该方法在多个UCI标准数据集上进行测试，并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年24期
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