基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法

摘要：

集成算法是机器学习领域的研究热点。随机子空间算法是集成算法的一个主要算法。随机予空间生成的特征子集可能含有冗余特征、甚至噪声特征，影响算法的分类精度。为此，提出了一种基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法（WRSSimba），有效去除了特征子集中冗余特征和噪声特征。在UCI数据集上的实验结果表明，WRSSimba的分类性能优于随机子空间算法和Simba算法。

关键词：集成学习、随机子空间、假设间隔

所属期刊栏目：31

分类号：TN911.7;TP3

在线出版日期：2013-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：98-110