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[00065496]一种迁移学习分类的方法及装置
联系人： 厦门立德软件公司
所在地：福建 厦门市
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于聚类的dynmaic‑TrAdaboost迁移学习分类的方法及装置，通过每次迭代得到的不同的数据集和权重值，动态的计算每次迭代过程的误差，以及动态因子，然后根据权重与动态因子在每次迭代过程中动态的调整数据集的权重，在数据集中删除权重小的数据，保留权重大的数据，进行下一次迭代，更新达到标准后就可以得到最终的目标分类器。因此，通过动态因子动态地调整权重可以避免权重更新两极分化的问题，提高了分类的精度。本发明还提供一种基于聚类的dynmaic‑TrAdaboost迁移学习分类的装置，同样能实现上述技术效果。
