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1. chinaXiv:201901.00192 [pdf]

基于K近邻的众包数据分类算法

李佳烨; 余浩
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对众包数据处理中的质量控制问题,提出了一种加权K近邻投票分类方法。该方法不单单只是考虑了某个样例的标记来返回一个答案,而是通过综合考虑样例的近邻来得到更加准确的答案。同时对样例的近邻加以适当的权重来进一步提高算法的性能,并保持了传统多数投票分类的简单性。K近邻投票分类算法可以有效地解决缺乏标记的情况,通过对近邻加以权重可以解决不平衡标记造成的影响,从而使算法的泛化性更强。通过各种场景下的实验,结果表明加权K近邻投票分类方法取得了很好的效果。

submitted time 2019-01-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits865Downloads553 Comment 0

2. chinaXiv:201812.00117 [pdf]

基于局部结构学习的非线性属性选择算法

李佳烨; 张乐园; 雷聪; 甘江璋; 吕治政
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对大多数高维数据之间不仅有相似性,而且还有非线性关系等特点,提出一种基于局部结构学习的非线性属性选择算法。该算法首先通过核函数把数据映射到高维空间,在高维空间中表示出数据属性之间的非线性关系;然后在低维空间中通过局部结构学习来充分挖掘属性之间的相似性,同时通过低秩约束来排除噪声的干扰;最后通过稀疏正则化因子来进行属性选择、核函数映射来找出数据属性之间的非线性关系、局部结构学习来找出数据属性之间的相似性。该算法是一种嵌入了局部结构学习的非线性属性选择算法。实验结果表明,该算法相比其他的对比算法,有更好的效果。

submitted time 2018-12-13 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits695Downloads420 Comment 0

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