基本信息

---

下载

文档摘要

---

集成分类器边界理论的多维度实验探究与分析

一、引言

1.1研究背景与动机

在机器学习领域，分类任务是核心研究方向之一，其旨在根据已知样本的特征和类别信息，构建分类模型以预测未知样本的类别归属。随着数据量的指数级增长以及应用场景的日益复杂，单一分类器在面对高维、复杂数据时，往往难以满足精度和泛化能力的要求。集成分类器应运而生，它通过组合多个基分类器，充分利用不同分类器间的差异性和互补性，在众多领域取得了显著成效。在图像识别领域，集成分类器可综合不同特征提取方法和分类算法的优势，对复杂场景下的图像进行准确分类，广泛应用于安防监控、医学影像诊断等场景，提高了目标识别的准确性和可靠性；在文本分类中，