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低关联度的Boosting类集成算法研究
Research of boosting algorithm with low correlation作者机构：北京化工大学信息科学与技术学院计算机系北京100029
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2012年第33卷第3期
页 面：1112-1116页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：低相关度 神经网络集成 邻域误差 二次集成 Boosting集成
摘 要：针对Boosting类算法生成的个体网络的迭代方式相关性较高,对某些不稳定学习算法的集成结果并不理想的情况,基于Local Boost算法局部误差调整样本权值的思想,提出了基于距离及其权值挑选邻居样本的方法,并通过局部误差产生训练样本种子,采用Lazy Bagging方法生成针对各样本种子的个体网络训练样本集来训练、生成新的个体网络,UCI数据集上实验结果表明,该算法得到的个体网络相关度较小,集成性能较为稳定。
