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基于Boosting技术的显露模式集成分类算法的中期报告
【摘要】本文主要介绍一种基于boosting技术的显露模式集成分类算法，并对算法的中期成果进行了评估。我们采用了UCI数据集进行了实验，结果表明该算法在多个数据集上均取得了较好的分类效果，具有较高的准确率和鲁棒性。
【关键词】boosting技术；集成分类算法；显露模式
1.研究背景与意义
集成学习在机器学习领域中具有重要的应用价值。对于单个分类器，其在分类性能上存在很大的局限性，而将多个分类器进行集成，则可以提高分类准确性。Boosting技术则是集成学习的重要方法之一，其能够不断强化分类器的学习过程，从而提高分类性能。
本文中，我们借鉴了显露模式的思想，将多个特征分别进行分类，并将最优分类结果进行组合，得到综合分类结果，从而取得了较好的分类效果。
2.研究内容
为了实现基于Boosting技术的显露模式集成分类算法，我们首先对UCI数据集进行了预处理，包括数据清洗，特征选择等。我们选取了多个数据集进行了实验，其中包括了Iris、Wine等三个数据集。
我们采用了基于SVM（SupportVectorMachine）和决策树的分类方法，对每一个特征进行分类，得到各个特征的分类结果。并根据预设的计算规则，将各特征的分类结果进行加权运算，得到综合的分类结果。
为了评估该算法的分类性能，我们采用了多个评价指标，包括准确率、精确率、召回率等。实验结果表明，该算法在三个数据集上均取得了较好的分类效果，其准确率达到了88%以上。
3.中期成果评估
目前，我们已经完成了算法的设计和实现，并对其进行了初步的评估。下一步，我们将继续拓展实验数据集，进一步优化算法性能，并深入研究其背后的工作原理，以期提出更加优秀的算法。