作者：储岳中; 刘恒; 张学锋; 潘祥聚类集成匈牙利算法近邻传播图像目标分类
摘要：传统集成学习算法是对所有个体分类器进行组合决策,由于无法反映个体分类器的差异性,不能有效提高集成分类器的识别率.为此,提出基于互信息（Normalized Mutual Information,NMI）的个体分类器差异性度量方法,利用匈牙利算法对个体分类器的标记向量进行匹配,在此基础上提出基于成分数据的AP（Affinity Propagation）聚类集成算法作为选择性集成策略.在遥感图像上分别与经典算法做比较实验,结果表明此算法在分类性能上具有一定的优越性.
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