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TOOL · CL_117852 · Jun 30 · 04:00

新的 KFDA Forest 分类器通过核技巧提高准确性

研究人员开发了一种新的集成分类器，名为核 Fisher 判别分析森林 (KFDA Forest)。该方法利用决策树作为基础分类器，并应用 KFDA 通过最大化类间距离和最小化类内距离来提高分类准确性。KFDA Forest 结合了 bootstrap 抽样和变量随机子集选择以促进多样性，并且可以通过核技巧变换处理非线性数据结构。