Minimum Spanning Trees ensemble framework: A geometric classifier

2026-09-22

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OA

AI

DOI：10.1016/j.knosys.2026.117057

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摘要

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• 通过在多样类别比例下重采样的MST集成可提高鲁棒性。 • 引入亲和力得分，作为类别成员资格强度的连续度量。 • 两阶段设计将结构学习与预测分离，避免图重建。 • 预计算的得分支持可互换的预测策略，如k-NN。

Keyword:

Minimum Spanning Tree (MST)

Ensemble learning

Affinity score

Inductive learning

Supervised classification