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急切式和懒惰式学习策略相结合的决策树分类模型
1
作者
黄泽宇
卢润彩
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期92-97,共6页
急切式学习策略和懒惰式学习策略有着不同的学习和分类机制.通过分析急切式学习策略下的普通决策树模型和懒惰式学习策略下的懒惰式决策树模型,提出了一种新的决策树分类模型即Semi-LDtree.它生成的决策树的结点,如普通决策树一样,包含...
急切式学习策略和懒惰式学习策略有着不同的学习和分类机制.通过分析急切式学习策略下的普通决策树模型和懒惰式学习策略下的懒惰式决策树模型,提出了一种新的决策树分类模型即Semi-LDtree.它生成的决策树的结点,如普通决策树一样,包含单变量分裂,但是叶子结点相当于一个懒惰式决策树分类器.这种分类模型保留了普通决策树良好的可解释性,实验结果表明它提高了分类速度和分类精确度,特别是在大的数据集合上效果更加明显.
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关键词
急切
式
学习
策略
懒惰式学习
策略
懒惰
式
决策树
朴素贝叶斯
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职称材料
一种基于Shapelets的懒惰式时间序列分类算法
被引量:
9
2
作者
王志海
张伟
+1 位作者
原继东
刘海洋
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期29-43,共15页
近些年,时间序列分类问题研究受到了越来越多的关注.基于shapelets的时间序列分类技术是一种有效的方法.然而,其在提取最优shapelet的过程中要建立包含大量冗余元素的候选shapelets集合,一般所获得的shapelets只在平均意义上具有某种鉴...
近些年,时间序列分类问题研究受到了越来越多的关注.基于shapelets的时间序列分类技术是一种有效的方法.然而,其在提取最优shapelet的过程中要建立包含大量冗余元素的候选shapelets集合,一般所获得的shapelets只在平均意义上具有某种鉴别性;与此同时,普通模型往往忽略了待分类实例所具有的局部特征.为此,我们提出了一种依据待分类实例显著局部特征的懒惰式分类模型.这种模型为每个待分类实例构建各自的数据驱动的懒惰式shapelets分类模型,从而逐步缩小了与其分类相关的时间序列搜索空间,使得所获得的shapelets能够直接反映待分类实例的显著局部特征.实验结果表明该文提出的模型具有较高的准确率和更强的可解释性.
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关键词
时间序列
懒惰式学习
分类
shapelets
可解释性
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职称材料
基于K-近邻的局部懒惰式决策树分类模型
被引量:
1
3
作者
卢润彩
庞超
时志素
《无线电工程》
2010年第2期57-60,共4页
分类是数据挖掘的一个重要研究课题,其概念是在已有数据的基础上构造出一个分类模型。该模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而进行数据的分类。通过对懒惰式学习策略的研究,在大量实验的基础之上,提出了一个新的...
分类是数据挖掘的一个重要研究课题,其概念是在已有数据的基础上构造出一个分类模型。该模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而进行数据的分类。通过对懒惰式学习策略的研究,在大量实验的基础之上,提出了一个新的分类模型——Local-LDtree。介绍了Local-LDtree模型的原理和算法,分析了其在分类精确度方面的优劣,指出了对其进行改进的方向。
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关键词
懒惰式学习
策略
K-近邻算法
懒惰
式
决策树
Local-Ldtree
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职称材料
一种基于数据流模式表示的半懒惰式分类算法
4
作者
江晶晶
王志海
原继东
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第7期167-174,202,共9页
依据从大规模数据中抽取的模式来建立分类模型是模式挖掘的重要研究问题之一。一种可行的方法是根据模式集合建立贝叶斯分类模型。然而,目前基于模式的贝叶斯分类模型大多是针对静态数据集合的,通常不能适应于高速动态变化与无限的数据...
依据从大规模数据中抽取的模式来建立分类模型是模式挖掘的重要研究问题之一。一种可行的方法是根据模式集合建立贝叶斯分类模型。然而,目前基于模式的贝叶斯分类模型大多是针对静态数据集合的,通常不能适应于高速动态变化与无限的数据流环境。对此,提出一种数据流环境下基于模式发现的贝叶斯分类学习模型,其采用半懒惰式学习策略,针对分类实例在不断更新的频繁项集合上建立局部的分类模型;为加快流数据处理的速度,提出了结构更为简单的混合树结构,同时提出了给定项限制的模式抽取机制以减少候选项集的生成;对数据流中模式抽取不完全的情况,使用平滑技术处理未被抽取的项。大量实验分析证明,相较于其他数据流分类器,所提模型具有更高的分类正确率。
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关键词
数据流
频繁模
式
贝叶斯
半
懒惰式学习
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职称材料
题名
急切式和懒惰式学习策略相结合的决策树分类模型
1
作者
黄泽宇
卢润彩
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
石家庄信息工程职业学院计算机系
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期92-97,共6页
文摘
急切式学习策略和懒惰式学习策略有着不同的学习和分类机制.通过分析急切式学习策略下的普通决策树模型和懒惰式学习策略下的懒惰式决策树模型,提出了一种新的决策树分类模型即Semi-LDtree.它生成的决策树的结点,如普通决策树一样,包含单变量分裂,但是叶子结点相当于一个懒惰式决策树分类器.这种分类模型保留了普通决策树良好的可解释性,实验结果表明它提高了分类速度和分类精确度,特别是在大的数据集合上效果更加明显.
关键词
急切
式
学习
策略
懒惰式学习
策略
懒惰
式
决策树
朴素贝叶斯
Keywords
eager strategy
lazy strategy
lazy decision-tree
naive Bayes
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TS255.1 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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职称材料
题名
一种基于Shapelets的懒惰式时间序列分类算法
被引量:
9
2
作者
王志海
张伟
原继东
刘海洋
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期29-43,共15页
基金
国家自然科学基金(61672086
61702030
+3 种基金
61771058)
中国博士后科学基金(2018M631328)
中央高校基本科研业务费专项资金(2017YJS036)
北京市自然科学基金(4182052)资助~~
文摘
近些年,时间序列分类问题研究受到了越来越多的关注.基于shapelets的时间序列分类技术是一种有效的方法.然而,其在提取最优shapelet的过程中要建立包含大量冗余元素的候选shapelets集合,一般所获得的shapelets只在平均意义上具有某种鉴别性;与此同时,普通模型往往忽略了待分类实例所具有的局部特征.为此,我们提出了一种依据待分类实例显著局部特征的懒惰式分类模型.这种模型为每个待分类实例构建各自的数据驱动的懒惰式shapelets分类模型,从而逐步缩小了与其分类相关的时间序列搜索空间,使得所获得的shapelets能够直接反映待分类实例的显著局部特征.实验结果表明该文提出的模型具有较高的准确率和更强的可解释性.
关键词
时间序列
懒惰式学习
分类
shapelets
可解释性
Keywords
time series
lazy learning
classification
shapelets
interpretability
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于K-近邻的局部懒惰式决策树分类模型
被引量:
1
3
作者
卢润彩
庞超
时志素
机构
石家庄信息工程职业学院
石家庄学院
出处
《无线电工程》
2010年第2期57-60,共4页
文摘
分类是数据挖掘的一个重要研究课题,其概念是在已有数据的基础上构造出一个分类模型。该模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而进行数据的分类。通过对懒惰式学习策略的研究,在大量实验的基础之上,提出了一个新的分类模型——Local-LDtree。介绍了Local-LDtree模型的原理和算法,分析了其在分类精确度方面的优劣,指出了对其进行改进的方向。
关键词
懒惰式学习
策略
K-近邻算法
懒惰
式
决策树
Local-Ldtree
Keywords
lazy strategy
K-nearest strategy
lazy decision-tree
Local-LDtree
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
一种基于数据流模式表示的半懒惰式分类算法
4
作者
江晶晶
王志海
原继东
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第7期167-174,202,共9页
基金
国家自然科学基金(61672086)
北京市自然科学基金(4142042)资助
文摘
依据从大规模数据中抽取的模式来建立分类模型是模式挖掘的重要研究问题之一。一种可行的方法是根据模式集合建立贝叶斯分类模型。然而,目前基于模式的贝叶斯分类模型大多是针对静态数据集合的,通常不能适应于高速动态变化与无限的数据流环境。对此,提出一种数据流环境下基于模式发现的贝叶斯分类学习模型,其采用半懒惰式学习策略,针对分类实例在不断更新的频繁项集合上建立局部的分类模型;为加快流数据处理的速度,提出了结构更为简单的混合树结构,同时提出了给定项限制的模式抽取机制以减少候选项集的生成;对数据流中模式抽取不完全的情况,使用平滑技术处理未被抽取的项。大量实验分析证明,相较于其他数据流分类器,所提模型具有更高的分类正确率。
关键词
数据流
频繁模
式
贝叶斯
半
懒惰式学习
Keywords
Data stream
Frequent pattern
Bayesian
Partially-lazy learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
急切式和懒惰式学习策略相结合的决策树分类模型
黄泽宇
卢润彩
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
2
一种基于Shapelets的懒惰式时间序列分类算法
王志海
张伟
原继东
刘海洋
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
下载PDF
职称材料
3
基于K-近邻的局部懒惰式决策树分类模型
卢润彩
庞超
时志素
《无线电工程》
2010
1
下载PDF
职称材料
4
一种基于数据流模式表示的半懒惰式分类算法
江晶晶
王志海
原继东
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
0
下载PDF
职称材料
已选择
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