| 基于直觉模糊集的集成学习算法 |
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| 引用本文： | 戴宗明,胡凯,谢捷,郭亚.基于直觉模糊集的集成学习算法[J].计算机科学,2021,48(z1):270-274,280. |
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| 作者姓名： | 戴宗明 胡凯 谢捷 郭亚 |
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| 作者单位： | 江南大学轻工业先进过程控制教育部重点实验室 江苏 无锡214122;江南大学物联网工程学院 江苏 无锡214122 |
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| 摘 要： | 为提高传统机器学习算法的分类精度和泛化能力,提出一种基于直觉模糊集的集成学习算法.根据传统分类器分类精度构建直觉模糊偏好关系矩阵,确定分类器权重,结合多属性群决策方法确定样本分类结果.在UCI中的7个数据集上进行测试,与目前流行的传统分类算法以及集成学习分类算法SVM,LR,NB,Boosting,Bagging相比,提出的算法分类平均精度分别提升了1.91％,3.89％,7.80％,3.66％,4.72％.该算法提高了传统分类方法的分类精度和泛化能力.
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| 关 键 词： | 直觉模糊集 集成学习 分类 多属性群决策 |
Ensemble Learning Algorithm Based on Intuitionistic Fuzzy Sets |
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| DAI Zong-ming,HU Kai,XIE Jie,GUO Ya.Ensemble Learning Algorithm Based on Intuitionistic Fuzzy Sets[J].Computer Science,2021,48(z1):270-274,280. |
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| Authors: | DAI Zong-ming HU Kai XIE Jie GUO Ya |
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