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基于Boosting的支持向量机组合分类器

Boosting-based support vector machines combination classifier

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【作者】 琚旭王浩姚宏亮

【Author】 JU Xu,WANG Hao,YAO Hong-liang(School of Computer and Information,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)

【机构】 合肥工业大学计算机与信息学院合肥工业大学计算机与信息学院 安徽合肥230009安徽合肥230009

【摘要】 Boosting是一种有效的分类器组合的方法,文章提出用一个改进的Boosting方法对支持向量机分类器进行集成学习,得到Boosting-MultiSVM分类器;试验结果表明,基于Boosting的支持向量机训练是一个收敛过程,相比标准的支持向量机分类器,Boosting-MultiSVM分类器的泛化性能有不同程度的提高。

【Abstract】 Boosting is an effective classifier combination method.An improved boosting method is presented for support vector machine classifier combination,and a boosting-MultiSVM classifier is trained.Experimental results show that support vector!machine training based on boosting is convergent.The boosting-MultiSVM classifier has better generalization performance than the standard support vector machine classifier.

【关键词】 支持向量机Boosting集成学习
【Key words】 support vector machineboostingensemble learning
【基金】 安徽省自然科学基金资助项目(03042305)
  • 【文献出处】 合肥工业大学学报(自然科学版) ,Journal of Hefei University of Technology(Natural Science) , 编辑部邮箱 ,2006年10期
  • 【分类号】TP181;TP391.4
  • 【被引频次】20
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