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CLASSIFIERS FUSION WITH DATA DEPENDENT AGGREGATION SCHEMES

机译:分类器与数据相关聚合方案的融合

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摘要

In this paper we studied two different classifiers fusion algorithms exploiting the combination weights expressed over the entire data space and the combination with data dependent weights. The following aggregation schemes are employed in the study: the majority vote, the averaging, the combination via Choquet integral with the λ fuzzy measure, the combination via space partitioning and classifier selection approach, and the combination via Choquet integral with the data dependent λ - fuzzy measure.
机译:在本文中,我们研究了两个不同的分类器融合算法,利用整个数据空间中表达的组合权重以及与数据相关权重的组合。以下研究中采用以下聚合方案:大多数投票,平均,通过Choquet的组合与λ模糊测量,通过空间分区和分类器选择方法的组合,以及通过Choquet的组合与数据相关的λ - 模糊措施。

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