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针对数据类别不平衡问题,提出一种AdaBoost集成算法,用极限学习机作为基分类器,根据AdaBoost集成各个基分类器,用AdaBoost集成分类器的权值,得出最终结果。实验结果表明,该方法相较于传统ELM算法具有较高的准确率、G-mean、F-score及更好的灵活性。
基于AdaBoost的极限学习机集成算法
【摘 要】
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针对数据类别不平衡问题,提出一种AdaBoost集成算法,用极限学习机作为基分类器,根据AdaBoost集成各个基分类器,用AdaBoost集成分类器的权值,得出最终结果。实验结果表明,该方
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2016年4期
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