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基于贪心组合优化的分布极端不平衡分类算法
1
作者
陈兴国
许静
+1 位作者
李扬
罗玉盘
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第10期2411-2419,共9页
现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性...
现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性质,并采用贪心的组合优化方法.具体而言,选择深度森林算法为基础,依次组合最优重采样方法、以异常检测思想的特征提取方法对数据进行的特征处理方法或基于贝叶斯优化的最优代价敏感矩阵方法.在3种组合算法中选择分类性能最优的算法组合,再次组合其余角度的方法,判断分类性能是否再次提升.实验选择两组极端不平衡数据——真实饮用水数据和UCI数据库中的page-blocks数据进行验证.结果表明,基于贪心优化对算法间进行组合,在3轮迭代后得到的算法组合,较单一算法其分类性能能有进一步的提升.
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关键词
次模函数
贪心优化
数据分布极端不平衡
深度森林
组合算法
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职称材料
基于主成分因素分析法的展开型数据单维性检验研究
被引量：
2
2
作者
邓远平
戴海琦
稂永明
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第1期32-37,45,共7页
以拓广的等级展开模型(GGUM)模拟6种情形下的展开型数据,使用主成分因素分析法检验展开型数据的单维性.研究发现:在项目位置参数服从均匀分布且被试特质同质性较强的情形下,前2个因子的特征值比(E_(1)/E_(2))小于3,其余情形的比值均大...
以拓广的等级展开模型(GGUM)模拟6种情形下的展开型数据,使用主成分因素分析法检验展开型数据的单维性.研究发现:在项目位置参数服从均匀分布且被试特质同质性较强的情形下,前2个因子的特征值比(E_(1)/E_(2))小于3,其余情形的比值均大于3;当被试样本特质同质性较弱时,特征值大于1的因子有3个,其余情形的因子有2个;当测验项目位置参数服从两端分布时,项目2因素负荷图呈“括号”形;当测验项目位置参数服从均匀分布时,项目2因素负荷图呈“马蹄”形.研究结果表明:能力反应数据单维性的检验标准并不适用于展开型数据,当从因子特征值比、项目负荷图判定展开型数据的单维性时,应考虑项目位置参数分布特点和被试样本特质的同质性程度.
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关键词
主成分因素分析法
展开反应机制
广义等级展开模型
单维性
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职称材料
题名
基于贪心组合优化的分布极端不平衡分类算法
1
作者
陈兴国
许静
李扬
罗玉盘
机构
南京邮电
大学
大数据安全与智能处理重点实验室
南京
大学
计算机软件新技术国家重点实验室
井冈山大学网络信息中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第10期2411-2419,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62276142,62206133,62202240,62192783)资助
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0100905)资助
+2 种基金
江苏省产业前瞻与关键核心技术竞争项目(BE2021028)资助
深圳市中央引导地方科技发展资金项目(2021Szvup056)资助
江西省高校信息化学会一般项目(GJJ191662)资助.
文摘
现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性质,并采用贪心的组合优化方法.具体而言,选择深度森林算法为基础,依次组合最优重采样方法、以异常检测思想的特征提取方法对数据进行的特征处理方法或基于贝叶斯优化的最优代价敏感矩阵方法.在3种组合算法中选择分类性能最优的算法组合,再次组合其余角度的方法,判断分类性能是否再次提升.实验选择两组极端不平衡数据——真实饮用水数据和UCI数据库中的page-blocks数据进行验证.结果表明,基于贪心优化对算法间进行组合,在3轮迭代后得到的算法组合,较单一算法其分类性能能有进一步的提升.
关键词
次模函数
贪心优化
数据分布极端不平衡
深度森林
组合算法
Keywords
sbmodular function
greedy optimization
extremely unbalanced data distribution
deep forest
combinational algorithm
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于主成分因素分析法的展开型数据单维性检验研究
被引量：
2
2
作者
邓远平
戴海琦
稂永明
机构
集美
大学
师范学院
江西师范
大学
心理学院
井冈山大学网络信息中心
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第1期32-37,45,共7页
基金
国家自然科学基金(31660278)
福建省教育厅社科类项目(JAS180204)
李尚大基金(SD201917)资助项目.
文摘
以拓广的等级展开模型(GGUM)模拟6种情形下的展开型数据,使用主成分因素分析法检验展开型数据的单维性.研究发现:在项目位置参数服从均匀分布且被试特质同质性较强的情形下,前2个因子的特征值比(E_(1)/E_(2))小于3,其余情形的比值均大于3;当被试样本特质同质性较弱时,特征值大于1的因子有3个,其余情形的因子有2个;当测验项目位置参数服从两端分布时,项目2因素负荷图呈“括号”形;当测验项目位置参数服从均匀分布时,项目2因素负荷图呈“马蹄”形.研究结果表明:能力反应数据单维性的检验标准并不适用于展开型数据,当从因子特征值比、项目负荷图判定展开型数据的单维性时,应考虑项目位置参数分布特点和被试样本特质的同质性程度.
关键词
主成分因素分析法
展开反应机制
广义等级展开模型
单维性
Keywords
principal factor analysis
unfolding response mechanism
generalized graded unfolding model
unidimensionality
分类号
B841 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贪心组合优化的分布极端不平衡分类算法
陈兴国
许静
李扬
罗玉盘
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于主成分因素分析法的展开型数据单维性检验研究
邓远平
戴海琦
稂永明
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
2
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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