选择性集成算法是目前机器学习关注的热点之一。在对一海藻繁殖案例研究的基础上,提出了一种基于k-means聚类技术的快速选择性Bagging Trees集成算法;同时与传统统计方法和一些常用的机器学习方法相比较,发现该算法具有较小的模型推广误差和更高的预测精度的优点,而且其运行的效率也得到了较大的提高。
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