%0 Journal Article
%T 基于自适应距离度量的最小距离分类器集成
%A 郭亚琴
%A 王正群
%A 乐晓容
%A 王向东
%J 计算机应用
%D 2006
%X ？提出了一种基于自适应距离度量的最小距离分类器集成方法，给出了个体分类器的生成方法。首先用bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样，生成若干个子样本集，应用生成的子样本集建立自适应距离度量模型，根据建立的模型对子样本集进行训练，生成个体分类器。在集成中，将结果用相对多数投票法集成最终的结论。采用uci标准数据集实验，将该方法与已有方法进行了性能比较，结果表明基于自适应距离度量的最小距离分类器集成是最有效的。
%K 自适应距离度量
%K 最小距离分类器
%K 分类器集成
%K 个体分类器
%K 多数投票法
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract9840.shtml