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高维分类属性的子空间聚类算法

小型微型计算机系统 2009年第10期30卷 2016-2021页

作者：单世民王新艳张宪超大连理工大学软件学院辽宁大连116621

高维分类数据的处理一直是数据挖掘研究所面临的巨大挑战.传统聚类算法主要针对低维连续性数据的聚类,难以处理高维分类属性数据集.本文提出一种处理高维分类数据集的子空间聚类算法(FP-Tree-based SUBspace clustering algorithm,FPSU... 详细信息

高维分类数据的处理一直是数据挖掘研究所面临的巨大挑战.传统聚类算法主要针对低维连续性数据的聚类,难以处理高维分类属性数据集.本文提出一种处理高维分类数据集的子空间聚类算法(FP-Tree-based SUBspace clustering algorithm,FPSUB),利用频繁模式树将聚类问题转化为寻找属性值的频繁模式发现问题,得到的频繁模式即候选子空间,然后基于这些子空间进行聚类.针对真实数据集的实验结果表明,FPSUB算法比其他算法具有更高的准确度.

关键词：分类属性子空间聚类频繁模式 FP-树

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软件脆弱性分类属性研究

计算机工程 2010年第1期36卷 184-186,193页

作者：黄明曾庆凯南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

针对软件脆弱性分类中分类属性的选择问题,给出软件脆弱性的基本概念,讨论分类研究的目标及属性选取的基本原则。通过对5种典型分类属性的比较和总结,归纳分类属性的类别,提出一个新的分类思路。根据目前分类研究中存在的问题,给出相应... 详细信息

针对软件脆弱性分类中分类属性的选择问题,给出软件脆弱性的基本概念,讨论分类研究的目标及属性选取的基本原则。通过对5种典型分类属性的比较和总结,归纳分类属性的类别,提出一个新的分类思路。根据目前分类研究中存在的问题,给出相应的改进措施及未来的发展方向。

关键词：软件脆弱性分类属性分类法安全

基于分类属性IG比的多分类SVM结构评价方法

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计算机工程与科学 2019年第4期41卷 719-726页

作者：李君娣张正军庄立纯张乃今南京理工大学理学院江苏南京210094

基于二叉树结构组合的多分类SVM具有二分类SVM个数少的特点,避免了不可分、拒分区域的情形出现。针对基于二叉树结构的类别组合方法缺乏类别组合具体评价标准的问题,提出了基于分类属性信息增益IG比的多分类SVM结构评价方法,定义了基于... 详细信息

基于二叉树结构组合的多分类SVM具有二分类SVM个数少的特点,避免了不可分、拒分区域的情形出现。针对基于二叉树结构的类别组合方法缺乏类别组合具体评价标准的问题,提出了基于分类属性信息增益IG比的多分类SVM结构评价方法,定义了基于分类属性的IG比,将多类划分成左、右两个类别组合,计算每种可能组合依赖于变量的分类属性IG比,以其最大值作为该组合优劣的衡量标准。使用UCI数据库的数据集对该方法进行实证分析,结果表明,评价指标值取最大值时,其对应类别组合构成的多分类SVM具有较高的识别率。

关键词：二叉树多分类支持向量机信息增益比分类属性

面向分类属性数据的一种改进相异性度量及其在客户细分中的应用

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计算机应用研究 2016年第2期33卷 400-403,408页

作者：胡晓雪赵嵩正吴楠西北工业大学管理学院西安710129

针对传统相异性度量无法准确反映决策者在与细分目标相关的决策指标上的偏好信息,提出一种改进的距离层次并给出使用该度量,基于聚类分析的客户细分基本流程。该度量利用距离层次计算各分类属性值概念间的相异性,同时引入指标距离的概... 详细信息

针对传统相异性度量无法准确反映决策者在与细分目标相关的决策指标上的偏好信息,提出一种改进的距离层次并给出使用该度量,基于聚类分析的客户细分基本流程。该度量利用距离层次计算各分类属性值概念间的相异性,同时引入指标距离的概念描述对于特定指标,决策者在不同分类属性值上的偏好,结合模糊相似优先比决策方法和树的广度优先遍历计算不同分类属性值间的指标距离,最后通过将所求得的概念距离和指标距离进行加权求和以更全面地度量不同分类属性值间的相异性。对陕西省电力公司工业客户进行细分实验的结果表明:与传统距离层次相比,采用改进相异性度量能提高聚类质量和细分结果的可解释性。

关键词：分类属性分类属性相异性距离层次客户细分聚类分析

一种基于量子机制的分类属性数据层次聚类算法

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兰州理工大学学报 2009年第5期35卷 89-94页

作者：赵正天赵小强李炜段晓燕卢勇兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 兰州石化职业技术学院电子电气工程系甘肃兰州730060 中国石油兰州石化电仪事业部甘肃兰州730060

受物理学中量子机制特性的启发,结合层次凝聚思想,通过引入新的相异性度量测度以及聚类度量尺度步长sβtep概念,重新定义以紧致性指标AIAD和离散性指标AIED为基础的聚类有效性函数CVF,提出一种针对分类属性数据的基于量子机制层次聚类算... 详细信息

受物理学中量子机制特性的启发,结合层次凝聚思想,通过引入新的相异性度量测度以及聚类度量尺度步长sβtep概念,重新定义以紧致性指标AIAD和离散性指标AIED为基础的聚类有效性函数CVF,提出一种针对分类属性数据的基于量子机制层次聚类算法CQHC.该算法首先在不同粒度水平上划分数据样本产生初始类(簇),然后以聚类有效性函数CVF为评价标准,动态地合并初始类(簇)完成聚类.仿真实验采用2个真实数据集,即:线性可分的大豆疾病样本数据集和线性不可分的动物园数据集.实验结果表明,该算法与已有的其他几个算法相比,不仅具有更高的聚类准确率,而且能够准确地检测出最佳类别数,是有效且可行的.

关键词：分类属性量子机制层次凝聚聚类度量尺度步长聚类有效性函数

科技期刊的分类属性资料介绍─—兼述“科技期刊是否分等级？”

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河海大学学报(自然科学版) 1994年第1期 19+94-19+94页

科技期刊的分类属性资料介绍─—兼述“科技期刊是否分等级？”多年来，对于科技期刊的分类属性以及出版形式，许多作者、读者不甚了解，投稿选择难以做到心中有数；晋升职称中，对著作的评审计分也往往尺度不一；更有甚者，出现了刊物... 详细信息

科技期刊的分类属性资料介绍─—兼述“科技期刊是否分等级？”多年来，对于科技期刊的分类属性以及出版形式，许多作者、读者不甚了解，投稿选择难以做到心中有数；晋升职称中，对著作的评审计分也往往尺度不一；更有甚者，出现了刊物分为“一级”、“二级”之说。总之，...

关键词：科技期刊出版分类属性分等级国家科委国家科学技术委员会技术期刊

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高维分类属性的子空间聚类算法研究

高维分类属性的子空间聚类算法研究

作者：王新艳大连理工大学

学位级别：硕士

聚类分析是数据挖掘的重要研究内容,也是数据挖掘研究领域中的一个难点。其中对高维数据空间的分析更是研究的热点。由于“维噩梦”现象的存在,高维数据不可能在全维空间密集,并且两个数据点间的距离变得几乎等同,因此很难再通过距离来... 详细信息

聚类分析是数据挖掘的重要研究内容,也是数据挖掘研究领域中的一个难点。其中对高维数据空间的分析更是研究的热点。由于“维噩梦”现象的存在,高维数据不可能在全维空间密集,并且两个数据点间的距离变得几乎等同,因此很难再通过距离来区别数据点是否相似,从而绝大多数传统聚类算法在处理高维数据空间时都无法得到理想的效果。目前,子空间聚类是高维大规模数据聚类的主要解决方法。在高维数据研究领域中,分类数据的处理一直是研究者所面临的巨大挑战。传统子空间聚类算法主要针对连续性数据的聚类,难以处理高维分类属性数据集。通过对常用子空间聚类算法分析发现,在确定簇的子空间时都需要多次扫描数据库,导致了算法的时间效率不高。我们发现子空间的确定与关联规则中频繁模式的挖掘具有相似性,利用频繁模式增长方法FP-Growth(Frequent Pattern-Growth)只需扫描两遍数据库就可以得到所有信息,从而找到所有频繁模式。本文提出了一种处理高维分类数据集的子空间聚类算法(FPSUB)。该算法首先将分类数据集转化为事务数据集,将子空间聚类问题转化为寻找最大频繁项集问题。FPSUB利用压缩了所有关联信息的FP-Tree(Frequent Pattern-7ree)结构来存储数据集信息,高效的挖掘出所有属性值的频繁模式,即子空间,然后利用这些子空间进行对象聚类,还可以根据用户需求对聚类结果进行处理,而无需给定初始簇的数目。本文将该算法同其他算法在真实数据集上进行了实验比较,由实验结果可以看出FPSUB算法比其他算法具有更高的准确度,对高维分类数据集的效果更为明显,说明该算法在处理高维分类数据集时的有效性和可行性。最后在这些数据集上对各聚类算法进行了时间开销的比较,从而更好地说明了FPSUB算法的高效性。

关键词：聚类分析分类属性子空间聚类频繁模式 FP-Tree

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分类属性数据量子聚类算法的改进

计算机应用与软件 2010年第12期27卷 101-104页

作者：赵正天赵小强李炜段晓燕兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 兰州石化职业技术学院电子电气工程系甘肃兰州730060

分析量子势能、量子力学中粒子分布机制和分类属性数据的量子聚类CQC(Categorical Quantum Clustering)算法。针对CQC算法存在的聚类效果对聚类度量尺度β较敏感,而β的选取往往凭经验确定没有通用原则,以及对线性可分数据聚类效果显著... 详细信息

分析量子势能、量子力学中粒子分布机制和分类属性数据的量子聚类CQC(Categorical Quantum Clustering)算法。针对CQC算法存在的聚类效果对聚类度量尺度β较敏感,而β的选取往往凭经验确定没有通用原则,以及对线性可分数据聚类效果显著,但对线性不可分数据不能奏效等问题,通过引入新的相异性度量测度及聚类度量尺度步长βstep,重新定义紧致性指标ICD,提出一种改进的ICQC算法。该算法首先在不同粒度水平上划分数据样本产生初始类(簇),之后采用聚类中心间相异性测度最近邻方法合并初始类(簇)完成聚类。通过与CQC算法的实验比较,证明该算法具有更高的聚类效能,在CQC算法失效的情况下,也能获得良好的聚类效果。

关键词：分类属性量子聚类相异性度量测度聚类度量尺度步长紧致性指标

基于粗糙集的网页训练样本集的分类属性的选择

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常州工学院学报 2004年第2期17卷 45-48,57页

作者：高波眭莉常州工学院计算机信息工程学院江苏常州213002

选择合适的网页训练样本集的分类属性是网页分类时很多技术的基础 ,比如 :决策树、K邻近算法、线性分类、支持向量机等。基于粗糙集的属性选择方法可以有效地减少训练的时间复杂度。

关键词：粗糙集网页训练样本集分类属性分词 HTML标志