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题名基于改进朴素贝叶斯的区间不确定性数据分类方法
被引量：3
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作者
李文进
熊小峰
毛伊敏
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机构
江西理工大学理学院
江西理工大学应用科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第11期3268-3272,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41362015)
江西省自然科学基金资助项目(20122BAB201045)
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文摘
基于Parzen窗的朴素贝叶斯在区间不确定性数据分类中存在计算复杂度高、空间需求大的不足。针对该问题,提出一种改进的区间不确定性数据分类方法 IU-PNBC。首先采用Parzen窗估计区间样本的类条件概率密度函数(CCPDF);然后通过代数插值得到类条件概率密度函数的近似函数;最后利用近似代数插值函数计算样本的后验概率,并用于预测。通过人工生成的仿真数据和UCI标准数据集验证了算法假设的合理性以及插值点数对IUPNBC算法分类精度的影响。实验结果表明,当插值点数大于15时,IU-PNBC算法的分类精度趋于稳定,且插值点数越多,算法分类精度越高;该算法可以避免原Parzen窗估计对训练样本的依赖,并有效降低计算复杂度;同时由于该算法具有远低于基于Parzen窗的朴素贝叶斯的运行时间和空间需求,因此适合解决数据量较大的区间不确定性数据分类问题。
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关键词
区间不确定性数据
代数插值
朴素贝叶斯
Parzen窗估计
分类
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Keywords
interval uncertain data
algebraic interpolation
Naive Bayes（NB）
Parzen Window Estimation（PWE）
classification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名不确定性数据的超球支持向量机分类方法
被引量：2
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作者
李文进
熊小峰
毛伊敏
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机构
江西理工大学理学院
江西理工大学应用科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第7期1778-1783,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41362015)
江西省自然基金项目(20122BAB201045)
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文摘
针对区间不确定性数据的分类问题,提出一种基于超球支持向量机的多分类方法。采用超椭球凸集模型描述数据的不确定性信息;建立超球支持向量机的不确定约束规划模型,将其转化为两层嵌套约束规划问题;通过上下两层子优化交替迭代寻优的方法求解最优超球面,利用泰勒展开法,直接推导下层子优化线性近似问题的最优解,以降低计算复杂度。实验结果表明,该方法具有较高的分类精度及较好的抗噪性和鲁棒性,适合解决区间不确定性数据多分类问题。
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关键词
区间不确定性数据
超球支持向量机
超椭球凸集模型
非线性两层规划
分类
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Keywords
interval uncertainty data
hyper-sphere support vector machine
hyper-ellipsoid convex model
nonlinear bi-level programming
classification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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