基于垂直數據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化為事務數據庫中模式的全新挖掘策略。本文將垂直數據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，利用垂直數據結構、頻繁閉項集及模式挖掘方法的優勢，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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