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基于统计学习理论的分类方法研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Classification Method Based on Statistical Learning Theory
【作者】 殷志伟;
【导师】 张健沛;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2009
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2011-01-20
【关键词】 统计学习; 分类; 粗糙集; 增量贝叶斯算法; 属性约简; 增量式属性约简;
【英文关键词】 Statistical Learning; Classification; Rough Sets; Incremental Bayes Classification Algorithm; Attribute Reduction; Incremental Attribute Reduction;
【中文摘要】 海量数据分类一直是数据挖掘、机器学习和人工智能的研究热点,海量数据分类是应用训练集构造一个分类器,应用这个分类器能够完成后续分类工作。本文深入研究了两种基于统计学习理论的数据分类算法,即朴素贝叶斯分类以及粗糙集分类的工作原理,并针对朴素贝叶斯分类算法的增量分类算法、基于粗糙集的属性约简算法等存在的一系列问题,提出了相应的解决方法。 针对朴素贝叶斯算法不具有增量分类能力及海量数据增量分类算法时间复杂度较大等缺点,提出一种基于空间特征向量的增量贝叶斯算法,给出了将向量空间原理及空间欧氏距离结合获取样本特征向量的方法及增量分类过程。仿真实验结果表明,本文提出的算法在大量样本参与分类的时候,能够相对快速并且准确的完成分类任务,能够给出一个相对准确的样本分布情况。 针对基于Skowron差别矩阵的属性约简算法存在的应用范围受限、时间及存储空间浪费和效率瓶颈等问题,通过提出一种浓缩布尔矩阵的概念,提出了一种基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法:以布尔代数的形式来解决现有差别矩阵存储空间大、生成效率低等缺点;给出一种新的用于直接生成分辨函数最小析取范式的算法,有效改善了算法的时间和空间复杂度,从而提高了属性约简算...
【英文摘要】 Massive data classification is a hot research topic of data mining,machine learning and artificial intelligence, which the training set is used to trained a classifier, and the generated classifier can be used to achieve the further classification. The working principle of naive bayes classifier and Rough Sets are analyzed in this paper, and the corresponding solutions were given according to the shortcoming of the naive bayes classifier and Rough Set reduction. An incremental bayes classification algor...
【更新日期】 2011-04-22

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