41、分类器集成生成与动态网格优化特征选择方法

分类器集成生成与动态网格优化特征选择方法

在机器学习和模式识别领域，分类器集成生成和特征选择是两个重要的研究方向。分类器集成通过组合多个分类器来提高整体的分类性能，而特征选择则是从众多特征中挑选出最具代表性的特征子集，以减少数据维度和提高模型效率。下面将详细介绍相关的方法和实验。

分类器集成生成

基本概念与目标

分类器集成的目标是从一组分类器中选择合适的分类器，组成一个性能更优的集成。在生成集成时，需要考虑分类器的准确性和多样性。准确性确保单个分类器能够正确分类样本，而多样性则使得不同分类器在错误分类的样本上具有差异，从而通过多数投票规则提高整体的识别率。

多样性度量

给定一个标记数据集 $X = {x_1, \ldots, x_N}$ 和一组 $L$ 个分类器 $P = [D_1, \ldots, D_L]$，分类器 $D_i$ 的输出可以表示为一个 $N$ 维二进制向量 $y_i = [y_{1,i}, \ldots, y_{N,i}]^T$，其中 $y_{j,i}= 1$ 表示 $D_i$ 正确识别 $x_j$，否则为 $0$。

	$D_1$	$\cdots$	$D_i$	$\cdots$	$D_L$
$x_1$	$y_{1,1}$	$\cdots$