集成学习

分类器集成，其实就是集成学习，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。结合策略主要有平均法、投票法和学习法等。

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为了提高数据的分类性能，提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA)。该方法在多个UCI标准数据集上进行测试，并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较，证明了

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2026-03-20 3 集成学习