基于AdaBoost和匹配追踪的选择性集成算法

为了平衡集成学习中差异性和准确性的关系并提高学习系统的泛化性能，提出一种基于AdaBoost和匹配追踪的选择性集成算法。其基本思想是将匹配追踪理论融合于AdaBoost的训练过程中，利用匹配追踪贪婪迭代的思想来最小化目标函数与基分类器线性组合之间的冗余误差，并根据冗余误差更新AdaBoost已训练基分类器的权重，进而根据权重大小选择集成分类器成员。在公共数据集上的实验结果表明，该算法能够获得较高的分类精度。