10.3969/j.issn.1000-386x.2018.01.050
基于噪声自检测的并行AdaBoost算法
P-AdaBoost通过改良使传统AdaBoost算法的核心步骤可以被并行执行,极大提高了算法的执行效率.然而P-AdaBoost没有考虑到噪声样本对训练结果造成的负面影响.通过分析P-AdaBoost算法,修改原算法中初始权重分布,并提出一种噪声检测算法,改良P-AdaBoost算法在带有噪声数据集上的性能.实验结果表明,改进后的算法与原P-AdaBoost算法相比,在带有噪声的数据集上提高了将近5个百分点,在无噪声的数据集上也有一定提高.由此证明,提出的算法是一种更健壮的算法,在大部分数据集上均取得更高的分类准确率.
daBoost、数据挖掘、并行化、噪声自检测、分类
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TP3(计算技术、计算机技术)
2018-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
288-294
