基于重采样策略的选择性谱聚类集成学习算法
日期:2013.01.01 点击数:3
【类型】期刊
【刊名】科学技术与工程
【资助项】国家科技支撑计划;国家自然科学基金项目;江西省自然科学基金项目
【摘要】提出了一种新的基于双重采样的选择性集成学习算法.针对集成学习要求学习器个体的差异性分布在样本空间的不同部分,对得到的聚类个体学习器输出进行重采样,以此来计算聚类个体的差异性.针对集成学习要求得到的个体学习器具有一定的精确性,对所有得到的学习器个体集合进行重采样来评估聚类个体精确性.在此基础上选择出集成学习所需的个体集合.以谱聚类算法作为基学习器,用聚类集成策略部分解决了谱聚类算法存在的尺度参数敏感问题,在UCI数据集上的仿真实验验证了算法的有效性.
【年份】2013
【期号】第19期
【页码】5536-5542
【作者单位】景德镇陶瓷学院信息工程学院 景德镇 (333403)
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