一种新的基于PCA的集成学习算法  

Algorithm of PCA Based Ensemble Learning

作　　者：王顶[1,2] 谭月辉[1] 王舵[3] 

机构地区：[1]石家庄军械工程学院计算机工程系,河北石家庄050003 [2]河北经贸大学数学与统计学学院,河北石家庄050061 [3]中共石家庄市委党校,河北石家庄050051

出　　处：《河北师范大学学报（自然科学版）》2010年第2期154-159,共6页Journal of Hebei Normal University：Natural Science

基　　金：河北省科学研究发展计划项目(09213515D;09213575D);河北省教育厅科研基金(2008472);河北师范大学科研基金(L2006B03;L2007Z01)

摘　　要：给出了主成分分析法(PCA)的数学描述及解释,提出了基于PCA的分类器提取方法及基于PCA的集成学习算法.在UCI的6个公用数据集上,对提出的算法进行了较全面的实验研究和分析,实验表明在多项指标上所提出的算法优于表现良好的传统集成学习算法.The mathematical description about the principal components analysis method （PCA） is given. The approaches of PCA based classifiers training and the algorithm of PCA based ensemble learning are put foward. Experimental results on six common data sets of UCI show our algorithm is more efficient than the traditional ensemble learning algorithms.

关 键 词：主成分分析法 集成学习 分类器 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]