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抑制样本噪声的AdaBoost算法及其在入侵检测中的应用

张红梅  高海华  王行愚  
【摘要】:AdaBoost通过对错分样本增加权重来调整在后续单分类器序列中这些样本的重要度,使得错分样本能被正确分类,从而提升学习精度。但如果样本点存在噪声或错误,会导致最终的分类器集成缺乏稳定性,泛化能力下降。针对这个问题,提出了一种权值阈值设定的方法来限制噪声样本的权值上限,并用入侵检测数据对算法改进前后进行了评估。实验结果表明,噪声样本抑制的AdaBoost算法具有很强的稳定性和泛化能力。

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