【摘 要】
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针对支持向量机（SVM）在应用于集成学习中会失效的问题，提出一种选择性SVM集成学习算法（SE—SVM），利用ξα误差估计法估计个体SVM泛化性度量，并基于负相关学习理论引入差异性度量，通过
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针对支持向量机（SVM）在应用于集成学习中会失效的问题，提出一种选择性SVM集成学习算法（SE—SVM），利用ξα误差估计法估计个体SVM泛化性度量，并基于负相关学习理论引入差异性度量，通过递归删除法选择出一组泛化性能优良、相互间差异性大的SVM参与集成学习．基于UCI数据的仿真实验表明，SE-SVM能够平均提高SVM的分类正确率0．4%，比常规的Bagging集成学习方法和负相关集成学习方法的分类正确率分别提高了0．24%和0．16％．
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