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基于AdaBoost集成学习的演化硬件DNA微阵列数据分类
基于AdaBoost集成学习的演化硬件DNA微阵列数据分类
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基于AdaBoost集成学习的演化硬件DNA微阵列数据分类
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基于集成分量的基因微阵列数据分类方法的研究
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构造高精度分类模型是对基因表达谱数据分析的主要研究方向之一,但提取不同特征空间产生的分类效果有很大差异,而集成分类系统在一定程度上提高了分类结果的可靠性和稳定性。构建基于PCA和NMF集成分量系统,并基于分析混合矩阵A的hinton图生物学意义建立集成独立分量选择系统,成功运用到基因表达谱分析,实验结果表明,集成分量分类系统优于单个分类器。
基于演化超网络的DNA微阵列数据分类方法
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用于微阵列数据癌症分类的演化硬件多分类器
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基于相关性分析的微阵列数据集成分类研究
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论文研究-一种基于微阵列数据的集成分类方法.pdf
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针对现有的微阵列数据集成分类方法分类精度不高这一问题,提出了一种Bagging-PCA-SVM方法。该方法首先采用Bootstrap技术对训练样本集重复取样,构成大量训练样本子集,然后在每个子集上进行特征选择和主成分分析以消除噪声基因与冗余基因;最后利用支持向量机作为分类器,采用多数投票的方法预测样本的类属。通过三个数据集进行了测试,测试结果表明了该方法的有效性和可行性。
Adaboost集成BP神经网络在传感器阵列检测系统中的应用.pdf
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基于AdaBoost的面部图像男女性别分类
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对AdaBoost算法深入的了解,同时转入实践,基于人面部特征分性别。
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用于微阵列数据癌症分类的演化硬件多分类器 (2013年)
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针对单分类器识别率低、稳定性差的问题,提出了一种用于微阵列数据分类的演化硬件多分类器选择性集成方法.首先把经过预处理的原始训练集随机划分为训练集和验证集;然后通过对训练集的学习获得基于演化硬件的基分类器;再用验证集评价基分类器的性能,选择其中一部分较好的基分类器组成最终的分类系统;最后用独立的测试集验证系统的性能.试验结果表明,对急性白血病和结肠癌数据集的识别率分别为95.42%、88.33%,与
基于DNA微阵列数据的特征子空间集成分类
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针对DNA微阵列数据应用于临床诊断时分类准确率过低的问题,结合其高维小样本的特点提出了一种特征子空间集成分类方法。该方法首先通过层次聚类与信噪比特征选择策略将原始训练数据集映射到一个非冗余的特征基因空间,然后随机抽取一些特征子空间构成训练子集并应用支持向量机训练基分类器,最后采用多数投票的方式决定测试样本的类属。最后在4个标准的微阵列数据集上与其他方法进行了对比实验,结果证明了本文方法的有效性。
基于DNA微阵列数据的癌症分类问题研究进展
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论文研究-基于差分演化的自适应集成学习算法在不均衡数据分类中的应用.pdf, 不均衡数据问题在我们日常生活中随处可见,例如疾病诊断,矿藏资源识别等等.对于不均衡数据的分类而言,目前基于集成学习
基于adaboost算法的目标检测MATLAB代码
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处理类不平衡数据时,...使用AdaBoost集成算法生成一个基于N个弱分类器的集成分类器。实验分别以J48决策树和朴素贝叶斯作为基分类器,在12个UCI数据集上的实验结果表明,ABTAdaBoost算法的预测性能优于其他几种算法。
基于adaboost的人脸检测算法
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是一个非常好的基于adaboost的算法的人脸检测代码 可以用来做基于adaboost的人脸检测
基于AdaBoost算法的人脸检测,matlab实现,有训练样本
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基于AdaBoost算法的人脸检测,包含harr特征的训练和data。经过实测是可以运行起来的代码。需要的可自行下载。
集成学习-Adaboost
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集成学习中的boosting算法,原理及讲解。Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器(弱分类器一般选用单层决策树)进行合理的结合,使其成为一个强分类器
谱聚类-Adaboost集成数据挖掘算法在岩性识别中的应用
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基于AdaBoost算法的人脸检测系统设计
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基于AdaBoost算法的情感分析研究
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