基于特征选择的集成分类器抗噪性能分析

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fenghuazz
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特征选择有助于增强集成分类器成员间的随机差异性,从而提高泛化精度。研究了随机子空间法(RandomSub-space)和旋转森林法(RotationForest)两种基于特征选择的集成分类器构造算法,分析讨论了两算法特征选择的方式与随机差异程度之间的关系。通过对UCI数据集引入噪声,比较两者在噪声环境下的分类精度。实验结果表明:当噪声增加及特征关联度下降时,基本学习算法及噪声程度对集成效果均有影响,当噪声增强到一定程度后。集成效果和单分类器的性能趋于一致。
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