基于ICA与聚类分析的支持向量机分类研究

在ICA与聚类分析的基础上提出了一种改进的支持向量机分类模型——ICSVM模型。ICSVM模型中利用一种指标筛选算法与独立成分分析的方法将各数据指标转化为互相独立成分的数据指标。接着运用K-means方法对独立成分样本数据集进行聚类分析,再由获得的各子类中心数据构造初始的超平面,筛选出靠近初始超平面的支持类与亚支持类,并展开支持类与亚支持类中的样本数据点重新构造超平面,以便对数据进行分类。实验表明,对于样本比较多的数据集,与标准的SVM算法相比,ICSVM算法能够节约训练时间,同时能够提高分类的正确率。

基于ICA与SOM的不完整数据处理

介绍了数据挖掘中不完整数据的研究现状及ICA与SOM的特点,提出了基于ICA与SOM的不完整数据的处理模型IVS-IDH,研究了数据之间存在相关关系且为非高斯分布时不完整数据的处理方法,在SOM基础上取得了不完整数据集的可视化分析结果,从而克服了WangS提出的不完整数据处理方法的不足。