分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 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。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 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。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统谱聚类在构建关系矩阵时只考虑样本的全局特征而忽略样本的局部特征、在聚类划分时通常需要指定聚类个数、无法对交叉点进行正确划分等问题,提出了一种改进的基于局部主成分分析和连通图分解的谱聚类算法。首先自动学习挑选数据集的中心点,然后使用局部主成分分析得到数据集的关系矩阵,最后用连通图分解算法完成对关系矩阵的划分。实验结果表明提出的改进算法性能优于现有经典算法。