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基于双聚类的属性分组方法及其应用

基于双聚类的属性分组方法及其应用

作者：张瑞大连理工大学

学位级别：硕士

在科学技术飞速发展的今天,人们的工作和生活中充斥着各种各样的信息,对于这些海量的信息,希望能够从中发现有用的知识,数据挖掘技术的出现给人们提供了有效的知识发现技术,并且已然成为一门十分重要的核心学科。数据挖掘技术在生物信... 详细信息

在科学技术飞速发展的今天,人们的工作和生活中充斥着各种各样的信息,对于这些海量的信息,希望能够从中发现有用的知识,数据挖掘技术的出现给人们提供了有效的知识发现技术,并且已然成为一门十分重要的核心学科。数据挖掘技术在生物信息学领域的应用已经十分广泛,特别是对于通过分析技术获得的生物数据往往都是具有很高的属性维度的,通过数据挖掘技术,能够从这类数据中高效地提取出有用的信息。通过生物分析技术得到的数据中通常存在大量的冗余或者噪声属性。在对生物数据进行特征选择时,希望将数据中存在的噪声属性过滤掉,并且尽可能地减少冗余属性的存在。利用聚类方法将属性进行聚类,使得相似的属性被分到同一组中,而后再对属性进行选择是一种解决方法。然而,传统的聚类方法在聚类属性时,只能找出一些在全局样本空间中都相关的属性,如果数据中存在着一些样本,这些样本可能由于生物分析技术的原因或者样本本身的原因造成了偏差,成为了数据中的特异点,使得一些属性仅在大部分样本空间中存在相关性,而在另外的那些样本中无关,这样的数据应用传统聚类方法,并不能获得良好的属性聚类结果。双聚类算法是一种能够发现局部信息的聚类方式,本文提出了一种利用双聚类算法进行属性分组的方法,该方法能够自适应地对属性进行分组,保证了分组后的属性在大部分样本空间中存在相似性,并且能够解决传统聚类无法有效地将存在特异样本的数据进行属性聚类的问题。在对属性进行分组后,又利用分组结果为多个分类器抽取属性子集建立对应的分类模型,并采用集成策略最终形成了一种集成分类方法。通过对4组微阵列公共数据集及1组代谢组学肝病数据的测试,验证了本文给出算法的性能。并与另外一种基于属性分组的集成分类算法进行了比较,最终的实验结果表现出了良好的分类性能。

关键词：属性分组双聚类集成分类数据挖掘

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基于属性分组的子空间聚类算法研究

西南民族大学学报（自然科学版） 2023年第6期49卷 653-660页

作者：庞宁靳黎忠太原科技大学应用科学学院山西太原030024

针对分类数据,基于属性分组技术和多目标聚类质量函数,提出一种子空间聚类算法.该算法采用属性分组技术,将高相关属性划分到同属性组中,利用同组属性相关性度量属性权重值,构建属性软子空间;采用基于多目标的聚类质量函数,判断整体聚类... 详细信息

针对分类数据,基于属性分组技术和多目标聚类质量函数,提出一种子空间聚类算法.该算法采用属性分组技术,将高相关属性划分到同属性组中,利用同组属性相关性度量属性权重值,构建属性软子空间;采用基于多目标的聚类质量函数,判断整体聚类效果,通过迭代优化簇集结构,达到最佳的数据划分状态.在人工合成数据集和UCI数据集上,实验验证了该算法的正确性、高效性和可靠性.

关键词：属性分组多目标聚类质量函数属性子空间分类数据聚类

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基于属性分组的扩展朴素贝叶斯分类器

洛阳理工学院学报（自然科学版） 2021年第3期31卷 85-88,93页

作者：王峻淮南师范学院计算机学院安徽淮南232001

朴素贝叶斯分类器的一种改进方法就是突破属性独立性假设的限制,表达属性间的相关性。但过多地表达属性间的相关性会增加扩展朴素贝叶斯分类器的复杂度。x^(2)统计是属性间相关性的度量方法,通过对属性相关性的度量,对属性进行分组,将... 详细信息

朴素贝叶斯分类器的一种改进方法就是突破属性独立性假设的限制,表达属性间的相关性。但过多地表达属性间的相关性会增加扩展朴素贝叶斯分类器的复杂度。x^(2)统计是属性间相关性的度量方法,通过对属性相关性的度量,对属性进行分组,将相关性较强的属性分在一组,各个属性分组之间相互条件独立。只在各个属性分组内通过添加有向边的方式表达相关属性间的相关性,将朴素贝叶斯分类器的扩展限定在每个属性分组内,从而简化扩展朴素贝叶斯分类器的结构,提高分类正确率。

关键词：属性分组朴素贝叶斯扩展 x^(2)统计

基于属性分组的数字档案资源智能推荐检索系统设计

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电子设计工程 2020年第15期28卷 19-22,28页

作者：吴玮西安航空职业技术学院陕西西安710089

针对传统数字档案资源智能推荐检索系统存在智能推荐性能较差的问题,设计一种基于属性分组的数字档案资源智能推荐检索系统。系统的硬件构成为服务器模块、爬虫模块,其中服务器模块的构成为检索服务器、数据处理服务器、客户端服务器以... 详细信息

针对传统数字档案资源智能推荐检索系统存在智能推荐性能较差的问题,设计一种基于属性分组的数字档案资源智能推荐检索系统。系统的硬件构成为服务器模块、爬虫模块,其中服务器模块的构成为检索服务器、数据处理服务器、客户端服务器以及浏览器服务器;爬虫模块的具体硬件构成为页面解析器、页面下载器与页面管理器。系统的软件构成为收藏关注模块、检索模块、智能推荐模块、数据库模块,其中收藏关注模块主要负责收藏与关注用户感兴趣的数字档案资源信息;检索模块主要负责自然语言接收与满足用户的数字档案资源检索需求;智能推荐模块通过构建数字档案资源数据模型,实现数字档案资源的智能推荐检索;数据库模块存储数字档案资源相关信息。为了证明该系统的智能推荐检索性能较强,将传统系统与该系统进行对比实验,实验结果证明该系统的智能推荐检索性能优于传统系统。

关键词：属性分组数字档案资源智能推荐检索系统检索服务器页面下载器

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网络入侵检测中属性分组的随机森林算法

计算机安全 2009年第11期 23-25,28页

作者：李升宋舜宏电子工程学院合肥230037

入侵检测是数据挖掘的一个重要应用领域,目前基于数据挖掘的入侵检测方法很多,而基于随机森林的方法具有比较好的性能,但仍存在一些问题。通过分析网络入侵数据得到不同输入属性与分类结果的关系,提出了一种基于属性分组的随机森林算法... 详细信息

入侵检测是数据挖掘的一个重要应用领域,目前基于数据挖掘的入侵检测方法很多,而基于随机森林的方法具有比较好的性能,但仍存在一些问题。通过分析网络入侵数据得到不同输入属性与分类结果的关系,提出了一种基于属性分组的随机森林算法,并应用该算法对KDD’99数据集分类。实验结果表明,该算法的训练速度和分类准确率都比原算法有较大提高。

关键词：入侵检测随机森林算法属性分组分类

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发布/订阅系统中基于属性分组的匹配结构

计算机工程 2011年第23期37卷 8-9,13页

作者：张圣栋沈锐国防科学技术大学计算机学院并行与分布处理国家重点实验室长沙410073

在基于内容的发布/订阅系统中,每个订阅通常含有某几个属性,并且一些属性经常在订阅中同时出现。根据该情况,在一个多维结构和多个一维结构的基础上,提出一种基于属性分组的匹配结构。属性分组把所有事件模型中的属性分为多个组,每个组... 详细信息

在基于内容的发布/订阅系统中,每个订阅通常含有某几个属性,并且一些属性经常在订阅中同时出现。根据该情况,在一个多维结构和多个一维结构的基础上,提出一种基于属性分组的匹配结构。属性分组把所有事件模型中的属性分为多个组,每个组包含经常在订阅中同时出现的属性,基于此设计索引结构并构建覆盖网。实验结果表明,该匹配结构可在系统负载和带宽开销上取得较好的平衡。

关键词：发布/订阅系统匹配结构属性分组系统负载带宽开销

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结合特征融合和任务分组的人脸属性识别

计算机工程 2023年第11期49卷 211-219页

作者：刘英芳王松马亚彤兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心兰州730070

针对现有人脸属性识别模型存在的特征提取不足、划分属性组时未充分考虑属性相关性强弱等问题,为了实现对多个人脸属性的同时识别,建立一种结合特征融合和任务分组的人脸属性识别模型。在参数共享部分,通过多尺度特征融合模块将不同尺... 详细信息

针对现有人脸属性识别模型存在的特征提取不足、划分属性组时未充分考虑属性相关性强弱等问题,为了实现对多个人脸属性的同时识别,建立一种结合特征融合和任务分组的人脸属性识别模型。在参数共享部分,通过多尺度特征融合模块将不同尺度的特征进行融合增强特征相关性,同时设计基于中心核对齐和谱聚类的属性分组策略进行属性识别,通过中心核对齐方法度量属性的相关程度,并以此为基础使用谱聚类算法得到属性的合理分组,使同一组内的属性相关性尽可能大,提高属性识别准确率。在分支部分,使用注意力机制加强对目标区域的关注,并通过不确定性加权方法表示任务间的相对难度,自动调整每组任务损失之间的相对权重,进一步优化模型性能。在CelebA公开数据集上的实验结果表明,所提模型的分类准确率相较于MOON、GNAS和DMM-CNN模型提升了0.78、0.09和0.02个百分点,参数量仅为上述对比模型的1.10%、17.08%和0.37%。

关键词：人脸属性识别特征融合中心核对齐属性分组注意力机制

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基于数据立方体的高效关联规则挖掘算法

计算机工程与设计 2009年第2期30卷 416-418,422页

作者：施化吉丁云磊江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 南京航空航天大学计算机应用研究所江苏南京210016

关联规则挖掘过程中,为了得到侯选项集的支持度,需要将侯选项集与数据库中事务逐一进行比较,影响了算法的执行效率。针对该问题,提出一种基于数据立方体的关联规则挖掘算法ABDC。该算法结合了属性分组的思想,将生成的侯选项集进行编码后... 详细信息

关联规则挖掘过程中,为了得到侯选项集的支持度,需要将侯选项集与数据库中事务逐一进行比较,影响了算法的执行效率。针对该问题,提出一种基于数据立方体的关联规则挖掘算法ABDC。该算法结合了属性分组的思想,将生成的侯选项集进行编码后,利用数据库中事务的包含关系,在数据立方体中迅速查找到包含该侯选项集的所有事务在数据库中的出现频率,依次累加后根据最小支持量得到数据库中存在的频繁项集,不仅对事务数量的递增具有不敏感性,而且提高了算法的执行效率。实验结果表明,该算法对挖掘大量事务集中存在的关联规则是快速有效的。

关键词：关联规则数据立方体属性分组包含关系不敏感性

基于属性组权重与极大似然准则的分类数据离群检测方法

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基于属性组权重与极大似然准则的分类数据离群检测方法

作者：张凯棋太原科技大学

学位级别：硕士

离群检测是数据挖掘和机器学习领域中的重要研究内容之一,其任务是检测不同于其他数据对象机理而产生的离群数据,挖掘其丰富的、有价值的、潜在的信息,并服务于决策支持。属性分组作为高维离群数据检测一种有效手段,将依据属性之间的关... 详细信息

离群检测是数据挖掘和机器学习领域中的重要研究内容之一,其任务是检测不同于其他数据对象机理而产生的离群数据,挖掘其丰富的、有价值的、潜在的信息,并服务于决策支持。属性分组作为高维离群数据检测一种有效手段,将依据属性之间的关联关系,将属性划分为若干子集,并利用各属性子集,识别或度量离群数据对象,从而可挖掘出全局和局部离群数据,从而有效缓解“维度灾难”的干扰,但现有的属性分组离群检测方法未能刻画属性组之间的差异性,以及属性组的偏离程度,影响了高维离群检测性能。本文充分利用属性之间的相关性与偏离程度,对基于属性组权重与标准化极大似然准则的属性分组及分类数据离群检测展开了深入研究,从而有效地体现了属性组间的差异性与属性组的偏离程度,并改善了高维离群检测性能。其主要的研究工作如下:一、给出了一种基于属性组权重的分类离群数据检测算法。首先,根据数据模式频率和编码长度,定义了属性组偏离因子,并将其作为属性之间的合并依据,有效地刻画了属性组的偏离程度,进一步提高了属性分组过程中的搜索效率;其次,利用信息熵累加和定义了属性组权重,有效地体现了不同属性组之间的差异性;然后,依据属性组权重,重新定义了离群得分函数,并提出了一种基于属性组权重的分类数据离群检测算法;最后,采用UCI、NTU、KEEL和人工合成数据集,实验验证了该离群检测算法不仅具有较高的检测精度和效率,且具有良好的可扩展性与伸缩性,可适用于高维分类属性数据集的离群检测任务。二、给出了一种基于标准化极大似然准则的属性分组及分类离群检测算法。首先,对数据属性进行二值化处理,根据标准化极大似然准则编码长度,重新定义了属性组偏离因子,较为全面地体现出属性组的不确定性,并刻画了属性分组的偏离程度,从而改善了属性分组过程中的搜索效率;其次,利用属性组的标准化极大似然编码长度占比重新定义了属性组权重,体现了相关属性组的重要程度;然后,依据属性组权重,重新定义了离群得分函数,并给出了一种基于标准化极大似然准则的分类数据离群检测算法;最后,采用UCI、NTU、KEEL和人工合成数据集,实验验证了该算法不仅具有较高的离群检测性能,而且也具有良好的可扩展性与伸缩性。

关键词：分类数据离群检测属性分组属性组权重偏离因子标准化极大似然准则