2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人們已經(jīng)累積了海量的數(shù)據(jù),并且數(shù)據(jù)量仍在持續(xù)地呈指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)快速膨脹。為有效開(kāi)發(fā)和利用這些數(shù)據(jù),支持社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生活所需,以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榇淼纳虅?wù)智能技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。分類已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用最為普遍的方法。隨著商務(wù)智能在管理中的應(yīng)用普及,面向海量、高維等復(fù)雜數(shù)據(jù)的高性能分類方法,已成為數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)及難點(diǎn)問(wèn)題。本文針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中的復(fù)雜數(shù)據(jù)分類問(wèn)題,對(duì)基于關(guān)聯(lián)分析和子空間劃分的分類方法展開(kāi)了進(jìn)

2、一步的研究。
  第一,針對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模普遍較大的特征,提出了一個(gè)基于關(guān)聯(lián)分析的關(guān)聯(lián)分類方法。首先,定義了一種新的分類規(guī)則度量標(biāo)準(zhǔn)——典型性(Typicality),該標(biāo)準(zhǔn)綜合考慮了規(guī)則的覆蓋度及置信度,有效避免了傳統(tǒng)支持度-置信度度量框架下無(wú)效規(guī)則的產(chǎn)生。其次,提出了一個(gè)三階段的規(guī)則剪枝策略,在保持分類準(zhǔn)確率的前提下能夠有效縮小分類器的規(guī)模。UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的關(guān)聯(lián)分類方法在顯著降低分類器復(fù)雜性的同時(shí),也獲得

3、了更好的分類準(zhǔn)確率。
  第二,關(guān)聯(lián)分類方法能夠很好地處理大部分分類問(wèn)題,然而在處理具有高維屬性特征的數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)具有一定的局限性。針對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)中的高維數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題,提出了一個(gè)基于核Fisher鑒別分析的子空間分類方法。該算法結(jié)合了頻繁模式挖掘和核Fisher特征抽取技術(shù)來(lái)尋找所有子空間,利用分治策略將大樣本的分類問(wèn)題轉(zhuǎn)換成一系列小樣本的子空間分類問(wèn)題,再通過(guò)特征抽取技術(shù)進(jìn)行降維,從而大大降低了問(wèn)題的復(fù)雜性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯表明,本文提出的

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