针对目前空间数据相似性查询的广泛应用需求和实际应用情况,提出基于特征的空间数据相似性查询(Feature Based Spatial Data Similarity Query,FBSDQ)的概念,并给出了形式化定义,分析指出了FBSDQ的特点。提出了统一的FBSDQ处理框架及其...针对目前空间数据相似性查询的广泛应用需求和实际应用情况,提出基于特征的空间数据相似性查询(Feature Based Spatial Data Similarity Query,FBSDQ)的概念,并给出了形式化定义,分析指出了FBSDQ的特点。提出了统一的FBSDQ处理框架及其实现的关键技术,以典型的度量空间高维索引结构VP树为例,讨论了基于距离的度量空间高维索引技术,为空间数据相似性查询的研究提供了技术支持。展开更多
信息采集技术日益发展导致的高维、大规模数据,给数据挖掘带来了巨大挑战,针对K近邻分类算法在高维数据分类中存在效率低、时间成本高的问题,提出基于权重搜索树改进K近邻(K-nearest neighbor algorithm based on weight search tree, K...信息采集技术日益发展导致的高维、大规模数据,给数据挖掘带来了巨大挑战,针对K近邻分类算法在高维数据分类中存在效率低、时间成本高的问题,提出基于权重搜索树改进K近邻(K-nearest neighbor algorithm based on weight search tree, KNN-WST)的高维分类算法,该算法根据特征属性权重的大小,选取部分属性作为结点构建搜索树,通过搜索树将数据集划分为不同的矩阵区域,未知样本需查找搜索树获得最"相似"矩阵区域,仅与矩阵区域中的数据距离度量,从而降低数据规模,以减少时间复杂度。并研究和讨论最适合高维数据距离度量的闵式距离。6个标准高维数据仿真实验表明,KNN-WST算法对比K近邻分类算法、决策树和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,分类时间显著减少,同时分类准确率也优于其他算法,具有更好的性能,有望为解决高维数据相关问题提供一定参考。展开更多
弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合较大、更容易拥有多个语义标记和出现标记缺失的高维数据问题,现有弱标记学习方法普遍易受这类数据包含的...弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合较大、更容易拥有多个语义标记和出现标记缺失的高维数据问题,现有弱标记学习方法普遍易受这类数据包含的噪声和冗余特征的干扰.为了对高维多标记数据进行准确的分类,提出了一种基于标记与特征依赖最大化的弱标记集成分类方法 En WL.En WL首先在高维数据的特征空间多次利用近邻传播聚类方法,每次选择聚类中心构成具有代表性的特征子集,降低噪声和冗余特征的干扰;再在每个特征子集上训练一个基于标记与特征依赖最大化的半监督多标记分类器;最后,通过投票集成这些分类器实现多标记分类.在多种高维数据集上的实验结果表明,En WL在多种评价度量上的预测性能均优于已有相关方法.展开更多
基金国家重点基础研究发展规划(973)( the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2006CB701305) 。
文摘针对目前空间数据相似性查询的广泛应用需求和实际应用情况,提出基于特征的空间数据相似性查询(Feature Based Spatial Data Similarity Query,FBSDQ)的概念,并给出了形式化定义,分析指出了FBSDQ的特点。提出了统一的FBSDQ处理框架及其实现的关键技术,以典型的度量空间高维索引结构VP树为例,讨论了基于距离的度量空间高维索引技术,为空间数据相似性查询的研究提供了技术支持。
文摘弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合较大、更容易拥有多个语义标记和出现标记缺失的高维数据问题,现有弱标记学习方法普遍易受这类数据包含的噪声和冗余特征的干扰.为了对高维多标记数据进行准确的分类,提出了一种基于标记与特征依赖最大化的弱标记集成分类方法 En WL.En WL首先在高维数据的特征空间多次利用近邻传播聚类方法,每次选择聚类中心构成具有代表性的特征子集,降低噪声和冗余特征的干扰;再在每个特征子集上训练一个基于标记与特征依赖最大化的半监督多标记分类器;最后,通过投票集成这些分类器实现多标记分类.在多种高维数据集上的实验结果表明,En WL在多种评价度量上的预测性能均优于已有相关方法.
