【摘 要】
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提出了一种使用基于贝叶斯的基分类器建立组合分类器的新方法PCABoost。本方法在创建训练样本时，随机地将特征集划分成K个子集，使用PCA得到每个子集的主成分，形成新的特征空间，并
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提出了一种使用基于贝叶斯的基分类器建立组合分类器的新方法PCABoost。本方法在创建训练样本时，随机地将特征集划分成K个子集，使用PCA得到每个子集的主成分，形成新的特征空间，并将全部的训练数据映射到新的特征空间作为新的训练集。通过不同的变换生成不同的特征空间，从而产生若干个有差异的训练集。在每一个新的训练集上利用AdaBoost建立一组基于贝叶斯的逐渐提升的分类器（即一个分类器组），这样就建立了若干个有差异的分类器组，然后在每个分类器组内部通过加权投票产生一个预测，再把每个组的预测通过投票来产生组合分
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