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袁科 《湖北汽车工业学院学报》2009,23(2):40-43
Bagging通过组合不稳定的分类器在很大程度上降低了"弱"学习算法的分类误差.基于Torsten等人提出的Double-Bagging算法.本文对其加以修改并应用于基因微阵列数据的处理.在给定的训练数据集和测试集上试验并比较了多种分类器,结果表明Double-Bassing决策树分类精确度优于Bagging决策树和C4.5算法. 相似文献
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