一种基于AdaBoost的SVM分类器
王晓丹1
孙东延2
郑春颖1
张宏达1
赵学军1
1.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138002.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071
摘要：针对AdaBoost的分量分类器的分类精度和差异性互为矛盾、以至于该矛盾的存在降低了AdaBoost算法的分类精度和泛化性的问题,提出了一种变σ-AdaBoostRBFSVM算法,通过根据训练样本调整各个分量分类器的核函数参数值,使分量分类器在精度和差异性之间达到一定的平衡,从而提高了集成分类器的分类精度和泛化性.对标准数据集的分类实验结果表明了算法的有效性.
关键词：支持向量机AdaBoost算法分类器
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：陕西省自然科学基金(2004F36)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 54-57 )
英文信息