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代价敏感分类器的比较研究

作者：凌晓峰; SHENG; Victor; S． 刊期：2007年第08期

简要地回顾了代价敏感学习的理论和现有的代价敏感学习算法．将代价敏感学习算法分为两类，分别是直接代价敏感学习和代价敏感元学习，其中代价敏感元学习可以将代价不敏感的分类器转换为代价敏感的分类器．提出了一种简单、通用、有效的元学习算法，称为经验阈值调整算法（简称ETA）．评估了各种代价敏感元学习算法和ETA的性能．ETA几乎总是得...

Seventeenth International World Wide Web Conference （WWW2008） April 21-25, 2008

刊期：2007年第08期

基于自适应数据剪辑策略的Tri—training算法

作者：邓超; 郭茂祖 刊期：2007年第08期

Tri—training能有效利用无标记样例提高泛化能力．针对Tri—training迭代中无标记样例常被错误标记而形成训练集噪声，导致性能不稳定的缺点，文中提出ADE-Tri—training（Tri—trainingwithAdaptiveDataEditing）新算法．它不仅利用RemoveOnly剪辑操作对每次迭代可能产生的误标记样例识别并移除，更重要的是采用自适应策略来确定RemoveOnly触...

局部化的广义特征值最接近支持向量机

作者：杨绪兵; 陈松灿; 杨益民 刊期：2007年第08期

基于广义特征值的最接近支持向量机（Proximal Support VectorMachinevia Generalized Eigenvalues，GEPSVM）是一种新的具有与SVM性能相当的两分类方法，通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面．其决策是将测试样本归为距其最近的超平面所在的类．然而，该规则在某些情形会导致较差的分类结果．对此，在GEPSVM基础上，...

基于覆盖的分类算法研究进展

作者：何清; 史忠植 刊期：2007年第08期

理解数据与感知数据密切相关．覆盖学习算法在低维空间往往能模拟人的视觉感知来表示数据分布．文中综述了基于覆盖的分类算法的研究进展，特别对基于超曲面的覆盖分类算法进行了详细阐述和分析，并指出了基于超曲面的分类算法进一步研究的方向．

一种高效的数据流挖掘增量模糊决策树分类算法

作者：王涛; 李舟军; 胡小华; 颜跃进; 陈火旺 刊期：2007年第08期

数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点，这些都给数据流挖掘领域的研究工作带来了新挑战，而其中分类算法更是当前的研究热点．Domingos等在VFDT中利用Hoeffding不等式很好地解决了在数据流上进行单遍扫描获取高精度决策树的问题．Gama等对VFDT进行扩展并实现了VFDTc，使系统能够处理连续属性．Peng等在传统数据挖掘环境下提...

分支合并对决策树归纳学习的影响

作者：王熙照; 杨晨晓 刊期：2007年第08期

传统的决策树构建方法，由于其选择扩展属性时的归纳偏置，导致属性值较多的属性总会被优先选择，从而导致树的规模过大，并且泛化能力下降，因此需对其进行简化．剪枝是简化的一种，分为预剪枝和后剪枝．该文主要针对预剪枝中的分支合并进行研究．文中研究了分支合并对决策树归纳学习的影响；具体讨论了在决策树的产生过程中，选择适当的分支合...

时间序列分类问题的算法比较

作者：杨一鸣; 潘嵘; 潘嘉林; 杨强; 李磊 刊期：2007年第08期

时间序列分类是时间序列数据分析中的重要任务之一．不同于时间序列分析中常用的算法与问题，时间序列分类是要把整个时间序列当作输入，其目的是要赋予这个序列某个离散标记．它比一般分类问题困难，主要在于要分类的时间序列数据不等长，这使得一般的分类算法不能直接应用．即使是等长的时间序列，由于不同序列在相同位置的数值一般不可直接比...

朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法研究

作者：张鹏; 唐世渭 刊期：2007年第08期

数据挖掘中的隐私保护方法，试图在不精确访问原始数据详细信息的条件下，挖掘出准确的模式与规则．围绕着分类挖掘中的隐私保护问题展开研究，给出了一种基于数据处理和特征重构的朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法．分别提出了一种针对枚举类型的隐私数据处理与特征重构方法——扩展的部分隐藏随机化回答（Extended Randomized Response with Pa...

一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法

作者：王修君; 沈鸿 刊期：2007年第08期

KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用，但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题．针对这些问题，基于最小化学习误差的增量思想，该文将学习型矢量量化（LVQ）和生长型神经气（GNG）结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法，并将其应用到文本分类中．文中提出的算法对所有的训练样本有选择性地进...

基于潜在局部区域空间关系学习的物体分类算法

作者：韩东峰; 李文辉; 郭武 刊期：2007年第08期

提出了一种物体分类模型——潜在局部区域空间关系模型及实现算法．模型描述物体各部分间的潜在空间关系，将抗缩放和仿射变换的特征区域方法与模型相结合，采用变分期望值最大方法进行学习．与同类空间关系模型算法比较，该文模型算法具有以下优点：（1）为非监督式学习模型；（2）可抵抗几何变换；（3）模型为稠密模型；（4）模型描述的是一种...

一种基于Boosting判别模型的运动阴影检测方法

作者：查宇飞; 楚瀛; 王勋; 马时平; 毕笃彦 刊期：2007年第08期

在视频处理中，由于运动阴影具有与运动前景相同的特性，当在提取前景时，会误把阴影检测为前景．特别是当阴影和其它前景发生粘连时，这可能会严重地影响跟踪、识别等后续处理．该文提出了一种用于运动阴影检测的Boosting判别模型．这种方法先利用Boosting在不同的特征空间来区分前景和阴影，然后在判别随机场（DRFs）中结合前景和阴影的时空一...

时序微阵列数据中的同步和异步共调控基因聚类

作者：印莹; 赵宇海; 张斌; 王国仁 刊期：2007年第08期

基因的共调控可分为同步和异步两种．文中提出了一种新的聚类模型Reg-Cluster，将具有相同编码的同步和异步共调控基因聚集到同一个共调控基因类中．在此基础上，提出了一种有效的聚类算法FBLD，采用先宽度优先、后深度优先的搜索策略，并结合高效的削减规则，挖掘得到所有符合条件的最大Reg-Cluster．聚类结果中包含了详细而完备的共调控信息，...

聚类集成中的差异性度量研究

作者：罗会兰; 孔繁胜; 李一啸 刊期：2007年第08期

集体的差异性被认为是影响集成学习的一个关键因素．在分类器集成中有许多的差异性度量被提出，但是在聚类集成中如何测量聚类集体的差异性，目前研究得很少．作者研究了7种聚类集体差异性度量方法，并通过实验研究了这7种度量在不同的平均成员聚类准确度、不同的集体大小和不同的数据分布情况下与各种聚类集成算法性能之间的关系．实验表明：这...

第三届中国高性能计算研讨会会议通知

刊期：2007年第08期