基于PSO拓展的多分类器加权集成方法

在多分类器集成时,每个基分类器的效能不同,如每个权值都相同,则会影响基分类器发挥作用。基于此,提出基于PSO拓展的多分类器加权集成方法BCPSO。该方法采用随机子空间生成各个独立的子分类器,输出结果通过各分类器加权投票组合规则集成。实验结果表明,该方法有效可行,具有较高的分类正确率。     

基于混合多距离度量的多分类器加权集成研究

在机器学习领域,分类器加权在小样本数据集中的分类正确率较低。为此,提出一种基于混合距离度量的多分类器加权集成方法。结合欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离,设计混合的距离度量加权方法,使用加权投票组合规则集成各分类器的输出结果。实验结果表明,该方法鲁棒性较好,分类正确率较高。