改进的AdaBoost算法与SVM的组合分类器

摘要

提出了一种改进的AdaBoost算法与支持向量机组合的分类方法,用来处理多类别分类.采用规则抽样来解决支持向量机分类中正负样本的不平衡性,改进AdaBoost算法,使其在初始化时考虑样本分布稀疏的重要性,有利于稀有类样本的正确划分.实验结果表明,此方法与标准支持向量机分类器相比,泛化性能有一定程度的提高.