基于分层聚类及重采样的大规模数据分类

张永; 浮盼盼; 张玉婷

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基于分层聚类及重采样的大规模数据分类

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针对大规模数据的分类问题,将监督学习与无监督学习结合起来,提出了一种基于分层聚类和重采样技术的支持向量机(SVM)分类方法.该方法首先利用无监督学习算法中的k-means聚类分析技术将数据集划分成不同的子集,然后对各个子集进行逐类聚类,分别选出各类中心邻域内的样本点,构成最终的训练集,最后利用支持向量机对所选择的最具代表样本点进行训练建模.实验表明,所提方法可以大幅度降低支持向量机的学习代价,其分类精度比随机欠采样更优,而且可以达到采用完整数据集训练所得的结果.

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来源
《计算机应用》 |2013年第10期|2801-2803|共3页
作者
张永; 浮盼盼; 张玉婷;
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作者单位

辽宁师范大学计算机与信息技术学院;

辽宁大连116081;

辽宁师范大学计算机与信息技术学院;

辽宁大连116081;

辽宁师范大学计算机与信息技术学院;

辽宁大连116081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
海量数据; 分类; 聚类; 重采样; 支持向量机;

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