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摘要:为解决特征选择算法在面向不同特性的数据集时完备性差的问题,提出一种基于信息共享的二次特征选择算法.基于信息共享的观念,利用两种传统特征选择算法得到预选特征子集,通过信息在人工鱼群算法和混合蛙跳算法中的传递,实现二次特征选择,得到最优的特征子集.实验结果表明,在不同分类器和不同数据集下,该方法可以减少特征空间维数,保证较好的分类准确率....
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CBST SA
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摘要:针对现有的并行FP-Growth算法在数据并行分组时存在数据冗余和负载不均的问题,提出了基于负载估算和冗余剪枝的优化算法.首先,在采用高频策略分组时,引入节点任务估算方法,把每个分组中最大模式树的最长路径和支持度作为该分组的估计值,将估计值远大于其他节点的分组进行分割,平均到其他分组中,并且对不同分组中重复的列表元素进行截断,去除冗余数据.实验表明,本文提出的算法能够有效防止并行化的数据倾斜,减少数据冗余,在时间和空间复杂度上要低于以前的并行化FP-Growth算法....
摘要:许多真实世界的数据集都存在一个称为类不平衡问题的问题.传统的分类算法在对不平衡数据进行分类时,容易导致少数类被错分.为了提高少数类样本的分类准确度,提出了一种基于固定半径最近邻的逐步竞争算法(FRNNPC),通过固定半径邻(FRNN)对数据集进行预处理,在全局范围内消除不必要的数据,在得到的候选数据中使用逐步竞争算法(NPC),即逐渐计算查询样本邻近样本的分值,直到一个类的分值总和高于另一个类.简而言之,该方法能够有效地处理不平衡问题,而且不需要任何手动设置的参数.实验结果将所提出的方法4种代表性算法在10个不平衡数据集上进行了比较,并验证了该算法的有效性....
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