作者：张宏达 王晓丹 刘倞源 徐海龙截止投票概率分析支持向量机集成分类速度重采样
摘要：通过充分利用多个基分类器问的差异，集成分类器能够有效提高泛化精度，但是分类复杂度也随之增加。针对一类典型基于重采样和投票法的集成分类器，根据少数服从多数原则，在不影响分类精度的前提下给出了硬截止投票方法；针对基于Bagging的SVM集成的特点，引入概率分析，分析根据集成中部分投票预测集成结果的损失概率，给出了基于损失概率的软截止投票方法，该方法可推广到其他基于重采样技术与投票法的集成分类系统。对一个人工数据集和两个UCI数据集的实验表明该方法在保证分类精度的前提下，大幅提高了分类速度。
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