摘要：为了减少表现差的个体分类器对集成器分类性能的影响,提高集成器分类效果及稳定性,提出了基于信息增益的分类器选择方法。该方法将高维分类器空间压缩至低维分类器空间,并在该空间内学习集成器。在多个数据集上的比较实验结果表明,该方法可行,其集成性能较理想。

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