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非線性AdaBoost算法

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  AdaBoost是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最常見的提升算法之一。對傳統(tǒng)AdaBoost將各個基分類器線性相加所存在的不足進行分析,并針對AdaBoost各個弱分類器的加權(quán)方式提出新的改進,將傳統(tǒng)的線性相加改為非線性組合,把從學(xué)習(xí)過程得到的固定不變的權(quán)重系數(shù)改為由預(yù)測階段的具體實例決定的動態(tài)參數(shù),該參數(shù)基于待測實例K近鄰的分類結(jié)果統(tǒng)計,從而使各個基分類器的權(quán)重更貼近當前待測實例的實際可靠度。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)AdaBoost相比,提出的非線性改進算法對不同數(shù)據(jù)集均有不同程度提升,提升最高的達到了7個百分點。由此證明,提出的改進是一種更加準確的分類算法,對絕大多數(shù)數(shù)據(jù)集均能得到更高的分類準確率。

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