作者：吴陈; 杨镕华选择性集成垂直数据格式频繁闭项集模式挖掘分类器
摘要：集成学习是现今机器学习领域研究的热点问题,选择性集成通过对基分类器进行选择来提高集成分类器的泛化能力,降低预测开销。模式挖掘是一种将问题转化为事务数据库中模式的全新挖掘策略。本文将垂直数据格式频繁闭项集的模式挖掘方法应用于分类器的选择过程,利用垂直数据结构、频繁闭项集及模式挖掘方法的优势,提出一种预测性能更好、更加高效的选择性集成分类算法。
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《电子设计工程》（CN：61-1477/TN）是一本有较高学术价值的大型半月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电子设计工程》是经国家新闻出版总署、国际科技部批准的电子应用类期刊，多次评为陕西省优秀期刊。以其创新性、实用性、前瞻性，努力提升自身学术水平，是目前国内介绍电子应用技术的主要期刊之一，是国家正式刊物。
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