【摘 要】
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为了学习集成函数，提高分类性能，提出了两阶段集成学习方法（two-phases ensemble learning,简称为TPEL）．结合垃圾邮件过滤一个2类文本分类问题，在4个公用数据集上对TPEL进行了一系
【机 构】
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石家庄经济学院信息工程学院,北京工业大学电子信息与控制工程学院,日本前桥工业大学生命科学与信息学院,河北师范大学软件学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（60673015）,河北省科技计划资助项目（09213515D）,河北省教育厅自然科学资助项目（200872）,石家庄经济学院博士科研启动基金.
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为了学习集成函数，提高分类性能，提出了两阶段集成学习方法（two-phases ensemble learning,简称为TPEL）．结合垃圾邮件过滤一个2类文本分类问题，在4个公用数据集上对TPEL进行了一系列实验．实验结果表明，TPEL受集成的个体分类器个数的影响甚微；利用TPEL集成异构的多个分类器时效果显著；利用TPEL集成多个同构分类器时，绝大部分情况下取得了优于朴素贝叶斯等算法的结果，对稳定或不稳定学习器的集成效果都很好；TPEL的时间复杂度较低．
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