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题名基于噪声自检测的并行AdaBoost算法
被引量:4
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作者
徐坚
陈优广
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机构
华东师范大学
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第1期288-294,共7页
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文摘
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。
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关键词
daboost
数据挖掘
并行化
噪声自检测
分类
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Keywords
Adaboost Data mining Parallelization Noise detection Classify
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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