《表3 分类器间的差异性度量值(Q值)》

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《基于多分类器融合的近红外光谱技术鉴别蜂蜜品种》

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对上述4种分类器分类结果按Q值度量法分别计算各个分类器之间的差异性度量Q值，结果见表3。在进行多分类器融合时，单分类器模型需要具有较高的校正集与验证集准确率，模型之间应具有一定的差异性，才能充分体现多分类器融合判别的优势。由表3可知，Fisher与SVM和PLS–DA均具有较好的差异性，而其它分类器两两之间差异性较小，因此选用Fisher、SVM和PLS–DA 3个分类器作为多分类器融合的基本判别单元。