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為應(yīng)對(duì)抽樣不均勻帶來的影響，以基于代表的分類算法為基礎(chǔ)，提出一種用于符號(hào)型數(shù)據(jù)分類的留一法集成學(xué)習(xí)分類算法（ LOOELCA）。首先采用留一法獲得個(gè)小訓(xùn)練集，其中為初始訓(xùn)練集大小。然后使用每個(gè)訓(xùn)練集構(gòu)建獨(dú)立的基于代表的分類器，并標(biāo)注出分類錯(cuò)誤的分類器及對(duì)象。最后，標(biāo)注分類器和原始分類器形成委員會(huì)并對(duì)測(cè)試集對(duì)象進(jìn)行分類。如委員會(huì)表決一致，則直接給該測(cè)試對(duì)象貼上類標(biāo)簽；否則，基于后最近鄰（ kNN）算法并利用標(biāo)注對(duì)象對(duì)測(cè)試對(duì)象分類。在UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LOOELCA與基于代表的粗糙集覆蓋分類（ RBC-CBNRS）算法相比，精度平均提升0.35~2.76個(gè)百分點(diǎn)，LOOELCA與ID3、J48、Naive Bayes、OneR等方法相比也有更高的分類準(zhǔn)確率。
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