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非線性AdaBoost算法

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　　AdaBoost是數據挖掘領域最常見的提升算法之一。對傳統AdaBoost將各個基分類器線性相加所存在的不足進行分析，并針對AdaBoost各個弱分類器的加權方式提出新的改進，將傳統的線性相加改為非線性組合，把從學習過程得到的固定不變的權重系數改為由預測階段的具體實例決定的動態參數，該參數基于待測實例K近鄰的分類結果統計，從而使各個基分類器的權重更貼近當前待測實例的實際可靠度。實驗結果表明，與傳統AdaBoost相比，提出的非線性改進算法對不同數據集均有不同程度提升，提升最高的達到了7個百分點。由此證明，提出的改進是一種更加準確的分類算法，對絕大多數數據集均能得到更高的分類準確率。

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