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基于Weka和協同機器學習技術的數據挖掘方法研究

譚成兵  周湘貞  朱云飛  
【摘要】:為了提高數據挖掘準確度,提出了一種基于Weka和協同機器學習技術的數據挖掘方法。將Weka平臺中具有相同訓練結果的算法分至同組,且給每個算法得到的結果賦予權重因子。然后,采用蛙跳算法對權重因子進行訓練,將訓練得到的權重因子按照不同的組進行求和。最后將最大的一組所對應結果作為樣本的訓練輸出,以實現不同機器學習算法協同。結果表明,相比于單個機器學習算法的數據挖掘,采用協同機器學習的數據挖掘準確度更高,穩定性更強。

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