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数据流上的聚类与分类算法 - 中国博士学位论文全文数据库

2017-12-20 5页 doc 16KB 13阅读

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数据流上的聚类与分类算法 - 中国博士学位论文全文数据库
数据流上的聚类与分类算法 - 中国博士学位全文数据库 数据流上的聚类与分类算法 - 中国博士学位论文全文数据库CNKI主页 | CNKI搜索 | 数字 图馆 | 读者服务 | 下载阅读器 | 操作指南 | 购买知网卡 | 充值中心 | 手机版 | 注册 | 登录 中国博士学位论文全文数据库节点文献数据流上的聚类与分类算法 Clustering and Classication Algorithms for Data Stream 分页下载 分章下载 整本下载 在线阅读 不支持迅雷等下载工具。如阅读文献显示异常, 请下载并安装新版CAJ阅读器。 【作者】 杨春宇; 【导师】 周杰; 【作者基本信息】 清华大学, 控制科学与工程, 2009, 博士 【摘要】 在现代社会中,越来越多的数据以数据流的形式出现。数据流与传统静态数据的区别在于其规 模的无限增长以及其中蕴含概念的不断演化,这些特点使得许多根据静态数据模型的数 据挖掘算法不再适用,因此针对数据流的数据挖掘算法研究成为一个重要的研究方向。本文对 演化数据流的聚类与分类问题进行了研究,完成了如下工作:1.提出了一种处理混合属性数据 流的聚类算法。该算法利用泊松过程对数据流的产生进行建模,并将数据流中样本的连续属性 与离散属性统一考虑,定义了混合属性条件下样本之间的距离。在上述定义的基础上实现了一 种包含在线与离线两个阶段的数据流聚类算法。2.提出了基于产生式模型的支持向量机输出 概率化算法。该算法利用正态分布模型对支持向量机原始输出值的类条件概率密度进行建模, 实现了批量式分类问题中测试集上的分类器输出调整,以解决训练集与测试集中类先验概率 存在差异的问题。实验明,该算法比已有经典算法更适合于分类器输出调整。3.针对存在类 先验演化现象的数据流,提出了分类器输出调整算法。该算法利用时间序列分析中的指数平滑 算法以及AR模型进行数据流上类先验概率的预测,并利用预测结果进行分类器的输出调整。 实验表明,该算法... 更多还原 【Abstract】 In modern society, more and more data is generated in streaming format. The maindi?erences between data stream model and traditional static data model are growingand concept drifting. These characteristics make the data mining algorithms designedfor static data model are not valid for streaming model anymore. Therefore, some spe-cific algorithms are proposed for data stream mining accordingly. In this thesis, severalalgorithms for data stream clustering and classification are proposed. Specifica... 更多还原 【关键词】 数据流; 概念漂移; 分类; 聚类; 期望最大化; 【Key words】 Data Stream; Concept Drift; Classification; Clustering; Expectation Max-imization; 【网络出版投稿人】 清华大学 【网络出版年期】2011年 04期 【分类号】TP311.13 【下载频次】518 攻读期成果 知网节下载 节点文献中: 本文链接的文献网络图示:本文的引文网络二级参考文献(21)参考文献(152)共引文献(1658) 节点文献同被引文献(0)引证文献(0)二级引证文献(0)1 19511 19601 19781 19801 19843 19864 19902 19932 19942 19957 19965 199710 19984 19997 200012 200114 200211 200314 20049 200516 200624 200712 20081 Apr.7-1220082 2009 参考文献 二级参考文献 引证文献 二级引证文献 参考文献 二级参考文献 引证文献 二级引证文献 京ICP证040431号互联网出版许可证 新出网证(京)字008号 北京市公安局海淀分局 备案号:110 1081725 ? 2010中国知网(cnki) 中国学术期刊(光盘版)电子杂志社 服务热线:400-810-9888 订卡热线:800-810-6613 在线咨询: 客服中心:电子邮件: help@cnki.net
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