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已找到 15 条结果
- 一种改进 ID3型决策树挖掘算法北大核心CSTPCD
- 一种两层结构集成的协同分类算法CSTPCD
- 基于距离度量学习的集成谱聚类北大核心CSCDCSTPCD
- 一种基于竞争型群体优化的数据聚类方法CSTPCD
- 一种用于非平衡数据分类的集成学习模型CSCDCSTPCD摘要：针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型.该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合.采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果.
- 基于局部和全局信息的改进聚类算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于UCI数据集的OCR光学字符识别
- 一种基于标准差的K-medoids聚类算法CSTPCD摘要：K-me doids聚类分析具有对孤立点敏感度较低和良好的鲁棒性等特点,但由于初始聚类中心的选取和中心点迭代更新等,聚类精度和效率较低.文中根据标准差体现数据离散程度,定义了初始中心点候选集,给出了一种基于标准差的K-medoids聚类算法.该算法首先利用标准差定义了初始中心点候选集,并采用逐步增加的方式确定初始中心点,从而保证了选取密集程度较大的样本点作初始聚类中心点,同时避免选取到密集程度较低的样本点尤其是孤立点作为初始中心点;其…查看全部>>
- 面向多视角数据的极大熵聚类算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于矩阵的模糊决策系统的属性约简算法CSTPCD