基于垂直數(shù)據(jù)格式頻繁閉項集的選擇性集成算法的研究
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標簽：集成算法(5528)
集成學習是現(xiàn)今機器學習領域研究的熱點問題，選擇性集成通過對基分類器進行選擇來提高集成分類器的泛化能力，降低預測開銷。模式挖掘是一種將問題轉(zhuǎn)化為事務數(shù)據(jù)庫中模式的全新挖掘策略。本文將垂直數(shù)據(jù)格式頻繁閉項集的模式挖掘方法應用于分類器的選擇過程，利用垂直數(shù)據(jù)結構、頻繁閉項集及模式挖掘方法的優(yōu)勢，提出一種預測性能更好、更加高效的選擇性集成分類算法。
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