基于拉普拉斯回归主动学习的大数据流分类算法

杜恒; 杨俊成

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cqvip:实时数据流中标记样本所占比例较小,并且存在大量的噪声数据和冗余数据,导致数据流的实时分类准确率较低。针对这种情况,提出基于拉普拉斯回归主动学习的大数据流分类算法。为分类器设计相对支持度差异函数作为分类的决策方法,通过阈值判断当前数据流的标记样本量。设计基于约束规则的半监督主动学习算法,从无标记样本集选择信息量最丰富的样本。采用拉普拉斯正则最小二乘回归模型作为半监督学习的回归模型,迭代地扩展数据流的标记样本量。仿真结果表明,该算法有效地提高了数据流的分类准确率,并且满足实时性的需求。

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来源
《计算机应用与软件》 |2019年第12期|273-281|共9页
作者
杜恒; 杨俊成;
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作者单位

河南工业职业技术学院电子信息工程学院河南南阳473000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
大数据; 实时数据流; 拉普拉斯正则最小二乘; 分类算法; 半监督学习; 主动学习;

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