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基于特征分析的支持向量分类机
作 者: 易超群
导 师: 李建平
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 应用数学
关键词: 特征选择 特征离散化 支持向量机 CAIR准则 特征加权 特征分析 NCL聚类
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 35次
引 用: 1次
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内容摘要
支持向量机作为数据挖掘领域的新方法,经常成功地应用于分类和回归问题,成为数据挖掘领域研究的热点问题.任何一个挖掘事例,都离不开数据的预处理过程.数据预处理能减少冗余信息,缩小数据的规模,简化运算.特征作为记录挖掘事例的主要数据,对挖掘的精度产生最直接的影响.而特征分析作为数据预处理的重要步骤,在数据挖掘中起着举足轻重的作用.特征子集选择、连续特征离散化和特征加权都是重要的特征分析方法.本文将特征分析与支持向量分类机结合起来研究,主要工作成果由三部分组成.1.提出两种特征子集选择方法:一种基于分类精度的特征选择支持向量机和一种浮动搜索特征子集方法.它们在应用中都取得了好的效果.2.提出一种基于聚类和CAIR准则的特征离散化算法.先以NCL聚类为基础,找到初始的区间分划点,然后利用CAIR准则函数对分划点再选择,取得了较好的挖掘效果.3.阐述特征加权支持向量分类机的数学原理并改进一种特征加权方法.
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全文目录
摘要 8-9 ABSTRACT 9-10 第一章 绪论 10-14 1.1 研究背景与意义 10-11 1.2 基于特征分析的支持向量机的研究进展 11-13 1.2.1 支持向量机的研究进展 11-12 1.2.2 特征分析的研究进展 12-13 1.3 论文的组织和安排 13-14 第二章 支持向量分类机 14-24 2.1 平方最近点法 14-17 2.1.1 平方最近点法的数学原理 14-16 2.1.2 平方最近点法的推广 16-17 2.2 最大间隔法 17-19 2.2.1 最大间隔法的数学原理 17-18 2.2.2 最大间隔法的推广 18-19 2.3 线性支持向量分类机 19-22 2.3.1 平方最近点法与最大间隔法的关系 19-20 2.3.2 线性可分支持向量机 20-21 2.3.3 线性支持向量分类机 21-22 2.4 非线性支持向量分类机 22-24 第三章 特征子集选择算法 24-35 3.1 一种基于分类精度的特征子集选择算法 25-27 3.1.1 CA-SFS 算法基本步骤 25-27 3.1.2 CA-SFS 算法复杂性分析 27 3.2 一种改进的浮动搜索特征子集算法 27-30 3.2.1 AFS-FS 算法步骤 28-29 3.2.2 AFS-FS 算法复杂度分析 29-30 3.3 仿真实验及结果对比分析 30-34 3.3.1 实验数据集 30 3.3.2 实验方法及过程 30-32 3.3.3 实验结果及对比分析 32-34 3.4 本章小结与展望 34-35 第四章 特征离散化方法 35-48 4.1 基于CA 相依表的离散化算法 36-41 4.1.1 边界点和相依表 36-38 4.1.2 CADD 算法 38 4.1.3 CAIM 算法 38-39 4.1.4 CACC 算法 39 4.1.5 OCDD 算法 39-41 4.2 基于聚类的离散化方法 41-43 4.2.1 NCL 算法原理 42 4.2.2 NCL 算法步骤 42-43 4.3 基于聚类和CAIR 准则的离散化方法 43-45 4.3.1 NCL-CAIR 算法步骤 43-44 4.3.2 NCL-CAIR 算法复杂性分析 44-45 4.4 数值实验及结果分析 45-47 4.4.1 数值实验 45-46 4.4.2 结果分析 46-47 4.5 本章小结与展望 47-48 第五章 特征加权支持向量分类机 48-53 5.1 特征加权支持向量分类机的数学原理 48-49 5.2 基于信息增益的特征加权 49-51 5.2.1 特征加权支持向量机算法步骤 50-51 5.2.2 特征加权支持向量机算法的复杂度分析 51 5.3 数值实验及结果分析 51-52 5.4 本章小结与展望 52-53 第六章 结束语 53-56 6.1 主要研究结论 53-54 6.2 未来研究展望 54-56 致谢 56-57 参考文献 57-60 作者在学期间取得的学术成果 60
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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