基于聚类分析的分类与后面几节所述的有监督学习分类的不同之处在于,它要划分的类是未知的,也就是说事先并不知晓要把目标分为哪几个具体的类别。为了达到全局最优,基于划分的聚类会要求穷举所有可能的划分。它也基于标准的统计数字自动决定聚类的数目,考虑“噪声”数据和孤立点,从而产生健壮的聚类方法。高维数据聚类分析是聚类分析中一个非常活跃的领域,同时也是一个具有挑战性的工作。......
2023-06-28
规则是表达信息很好的方式。基于规则的分类器利用IF-THEN规则集进行分类。如一个规则R 1可以表示为:
R 1:IF age=youth AND student=yes THEN buys_computer=yes
R 1也可以表示为:
R 1:(age=youth)^(student=yes)=>(buys_computer=yes)
其中,IF部分或=>前面的部分称为前件,后一部分称为后件。给定一个记录,如果它满足一规则的前件,则称此规则覆盖了此记录[25]。
一个规则R可以用它的覆盖率(coverage)和精度(accuracy)来衡量性能[25]。给定一分类记录集D,|D|表示其记录数。令ncovers表示D中被规则R覆盖的记录数;ncorrect表示被规则R覆盖的记录中类别标识与R后件吻合的记录数。那么,覆盖率和精度的定义如式(4.1)和式(4.2)。
对于D中的一个记录X,如果X满足某规则R 1,是否可以依据R 1的后件来判定X所属类别呢?当X只满足规则集中的一个规则R 1时,就可以判定X属于R 1后件的类别。但是,当X同时满足规则集中的多个规则,并且这些规则的后件不同时,或者当X不满足规则集中所有的规则时,X应该怎样判定呢?
当X同时满足规则集中的多个规则时,一般有两种解决方式,称为规格排序方式(size ordering)和规则排序方式(rule ordering)[25]。
所谓规格排序,是在X满足的规则中选择条件最强的规则,以此规则的后件来判定X的类别。
规则排序方式则预先将所有规则按优先级从高到低排序,形成一个决策列表。X被判定为在列表中第一次遇到的满足其前件的规则的后件的类别,X还可能满足的排序在列表后面的规则被忽略掉了。
规则的优先级策略一般有基于类别的(class-based)和基于规则的(rulebased)两种。在基于类别的排序策略中,将规则按其后件类别的重要性从高到低排序,或者将规则按其后件类别误判的代价从高到低排序。后件为同一类别的规则不需排序,因为它们判断的结果不会有冲突;在基于规则的排序策略中,规则按其前件的质量排序。衡量前件的质量有很多种依据,如精度、覆盖率、尺寸(涉及属性的个数)和领域知识等。
当X不满足规则集中所有的规则时,一般将X指定为一个默认的类别。默认的类别可以是训练集中记录最多的类别,也可以是在训练集中没有被规则覆盖的多数记录的类别。
有关数据挖掘算法及在视频分析中的应用的文章
基于聚类分析的分类与后面几节所述的有监督学习分类的不同之处在于,它要划分的类是未知的,也就是说事先并不知晓要把目标分为哪几个具体的类别。为了达到全局最优,基于划分的聚类会要求穷举所有可能的划分。它也基于标准的统计数字自动决定聚类的数目,考虑“噪声”数据和孤立点,从而产生健壮的聚类方法。高维数据聚类分析是聚类分析中一个非常活跃的领域,同时也是一个具有挑战性的工作。......
2023-06-28
朴素贝叶斯分类器进行目标分类的基本思想是利用特征项和类别的联合概率来估计给定目标的类别概率。理论上,朴素贝叶斯分类器与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是该模型在分类识别中假设特征项之间相互独立,而这个假设在实际应用中往往是不成立的,这给朴素贝叶斯分类器的正确分类带来了一定影响。因此,近年来大量的研究工作致力于改进朴素贝叶斯分类器,主要集中在选择特征子集和放松独立性假设在两个方面。......
2023-06-28
BP算法结束了多层网络没有训练算法的历史,并被认为是多级网络系统的训练方法,它有很强的数学基础,故其连接权的修改是令人信服的。因为已有结果表明一层隐含层已经足够近似任何连续函数,故图像目标识别系统常常采用三层BP神经网络。......
2023-06-28
Weka工具的关联规则挖掘过程如图2-3所示。图2-4Weka选择函数设置Apriori算法的参数如下:car如果设为真,则会挖掘类关联规则而不是全局关联规则。delta以此数值为迭代递减单位,不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。设置对规则进行排序的度量依据,可以是置信度、提升度、杠杆率、确信度。在Weka中设置了几个类似置信度的度量来衡量规则的关联程度,它们分别是,①Lift:P(A,B)/Lift=1时表示A和B独立。......
2023-11-08
仔细研究各算法就会发现,决策树分类算法、关联规则分类算法、贝叶斯分类算法都是基于规则“A→C”和其统计特性的。C 4.5是决策树分类算法的代表[98]。构造决策树时,总选择增益比例大的属性作为下一分支节点。简化后的规则按类进行分组,形成最终的分类规则集。可见,贝叶斯分类器也是基于规则“A→C”的统计特性的。决策树分类法是一种直观且精度较高的方法,但决策树有时也会变得很复杂,以至于难以解释。......
2023-06-16
之前的范例中,样式规则声明都是编写在网页头部
中的标签内部,在这里声明的样式规则称为内部样式表,或叫内嵌样式表,它们将对整个页面全局有效。实际上,样式规则声明还可以写在需要这个样式的特定的标签内部,或者写在HTML 网页文档之外。CSS 层叠样式表的代码体现为多条样式规则,样式规则除对样式进行定义之外,还说明此规则的适用范围。样式规则由选择器和大括号内的一组样式定义构成。......2023-10-19
基于规则是指根据条件语句的syntax预先确定条件范围并以此为基础制定执行计划。以下为RBO预先对性能定义规则的项目。使用 unique-key、primary-key的HASH cluster key的单个行访问。2) RBO中的 SQL调优创建连接语句的执行计划时,RBO对所有可能的连接顺序以指定的access path优先顺序为标准,尽量少执行FULL-TABLE SCAN,同样尽量少执行SORT-MERGE操作。此时,从底部选择用于五个条件子句的索引作为AND-EQUAL处理对象。若两个执行计划的优先顺序完全相同,RBO只能选择在行缓存内先发现的执行计划。......
2023-11-01
基本概念①温度场温度场是指某一时刻空间各点温度的总称。傅里叶定律傅里叶在实验研究导热过程的基础上,把热流矢量和温度梯度联系起来,得到q=λgradt 上式就是1822年由傅里叶提出的导热基本定律的数学表达式,亦称为傅里叶定律。傅里叶定律确定了热流密度矢量和温度梯度的关系。......
2023-10-20
相关推荐