隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,挖掘海量數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含的豐富有價值的知識變得更加迫切。分類作為數(shù)據(jù)挖掘的一個重要分析手段,已廣泛應(yīng)用于日常生活(如:電子商務(wù)、金融、生物、通訊、保險、醫(yī)療等)以及科學(xué)研究(如:圖像、語音識別、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等)。分類作為一種有監(jiān)督式學(xué)習(xí),其實質(zhì)是由已知類別標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,通過分析學(xué)習(xí)其分布特征,發(fā)現(xiàn)潛在的分類模型,以此對新數(shù)據(jù)進(jìn)行類別預(yù)測。多尺度數(shù)據(jù)挖掘的目的是對數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度層、全方面地分析學(xué)習(xí),其核心在于尺度轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)一次學(xué)習(xí)多次利用。多尺度分類作為一個跨學(xué)科研究課題,其實質(zhì)是將多尺度科學(xué)與分類相結(jié)合,多尺度、全方面地研究數(shù)據(jù)特征,從而得到不同層面的分類模型,進(jìn)而研究尺度轉(zhuǎn)換機(jī)制以及尺度轉(zhuǎn)換引起的尺度效應(yīng)問題。目前,已有不少研究將多尺度數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于一般數(shù)據(jù)集,如多尺度關(guān)聯(lián)規(guī)則以及多尺度聚類。但是在一般數(shù)據(jù)集下,很少將多尺度數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于分類算法領(lǐng)域。分形理論作為非線性復(fù)雜科學(xué)研究中的重要工具和手段,引出的廣義分形理論,開啟了其在一般數(shù)據(jù)處理方法的應(yīng)用前景。分形最顯著的特征是自相似性,所強(qiáng)調(diào)的整體與局部的共性和個性的關(guān)系與多尺度分類理念異曲同工。因此,本文將分形理論作為宏觀指導(dǎo)思想,為多尺度分類研究提供了新的思路和方法。論文以分形理論中自相似結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),結(jié)合等級理論以及包含度理論,構(gòu)造多尺度數(shù)據(jù)集模型;論述基準(zhǔn)尺度選擇、尺度轉(zhuǎn)換機(jī)制以及尺度效應(yīng)等相關(guān)知識,定義了尺度轉(zhuǎn)換對象的概念,給出了多尺度分類的定義,論述了多尺度分類的實質(zhì),構(gòu)造了多尺度分類挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu);在此基礎(chǔ)上,結(jié)合分形維數(shù),提出基于豪斯多夫距離的相似性度量方法,進(jìn)而提出基于分形理論的多尺度分類尺度上推算法;分析了分形插值的實質(zhì),給出了廣義分形插值的概念,結(jié)合反距離加權(quán)理論,進(jìn)而提出基于廣義分形插值的多尺度分類尺度下推算法。本文以多尺度分類為研究核心,主要完成了以下工作:1)研究多尺度分類理論基礎(chǔ)針對多尺度分類現(xiàn)存在的問題,從構(gòu)造多尺度數(shù)據(jù)集、尺度轉(zhuǎn)換以及多尺度分類體系三個方面研究完善多尺度分類理論基礎(chǔ)。首先,以分形理論中自相似結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),結(jié)合等級理論以及包含度理論,離散化數(shù)據(jù)特征,形成偏序結(jié)構(gòu),從而提出構(gòu)造多尺度數(shù)據(jù)集模型的一般方法;其次,從尺度轉(zhuǎn)換的類型、基準(zhǔn)尺度選擇、尺度轉(zhuǎn)換對象、尺度轉(zhuǎn)換機(jī)制以及尺度效應(yīng)等方面分析多尺度分類挖掘的尺度轉(zhuǎn)換問題;最后,給出了多尺度分類挖掘的定義與實質(zhì),分析了多尺度分類的任務(wù)。為后續(xù)多尺度分類算法研究提供了理論基礎(chǔ)與方法。2)提出多尺度分類算法多尺度分類挖掘理論體系為尺度轉(zhuǎn)換算法提供了指導(dǎo)思想。結(jié)合廣義分形維數(shù),提出了基于豪斯多夫距離的相似性度量方法,改進(jìn)了構(gòu)造相似矩陣方法,進(jìn)而提出基于分形理論的多尺度分類尺度上推算法MSCSUA(Multi-Scale Classification Scaling-Up Algorithm);分析了分形插值的實質(zhì),給出了廣義分形插值的概念,既要考慮已知樣本的整體分布走勢,又要考慮局部已知樣本的固有特點,從不同層面衡量已知樣本對待估樣本點的貢獻(xiàn),結(jié)合反距離加權(quán)理論,進(jìn)而提出基于廣義分形插值的多尺度分類尺度下推算法MSCSDA(Multi-Scale Classification Scaling-Down Algorithm)。3)驗證分析多尺度分類算法利用4組UCI公用基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和1組真實數(shù)據(jù)集(H省部分人口)對多尺度分類算法進(jìn)行實驗驗證分析。結(jié)果表明本文提出的多尺度分類思想以及MSCSUA、MSCSDA算法相比傳統(tǒng)算法(KNN、Decision Tree、LIBSVM),準(zhǔn)確率高,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模以及類別標(biāo)簽數(shù)量的增大,運(yùn)行時間變化浮動小,證明算法穩(wěn)定性更好,是可行有效的。
【學(xué)位單位】：河北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：O189;TP311.13
【部分圖文】：

數(shù)據(jù)集上選擇現(xiàn)有的或改進(jìn)的分類方法來訓(xùn)練分類模型，最后，由基準(zhǔn)尺度上的分類模型推測目標(biāo)尺度數(shù)據(jù)集的分類模型。多尺度分類任務(wù)分類模型類的任務(wù)，就是經(jīng)過訓(xùn)練得到良好的分類模型，而對于多尺度劃分為多尺度數(shù)據(jù)集后，得到各層尺度上的分類模型，最終選度上的分類模型，然而各層上分類模型并不是直接訓(xùn)練的，而模型經(jīng)過上推、下推得到的。如下圖 3.2 所示，是一個四層多尺

算法是利用從小尺度數(shù)據(jù)集中獲取的知識和信息來的聚集。本文采用常用的基于相似度度量的思想方法，并在構(gòu)造相似矩陣時，去掉同一個元素的似度過大而導(dǎo)致其他相似值均低于平均值，提高斯多夫距離的相似性度量方法，根據(jù)不同數(shù)據(jù)集造相似矩陣，進(jìn)而估計上一層尺度上的信息。夫距離（HD）[65]。衡量兩個點集之間相似性1{ , , }m =b b 為兩個有限點的集合，則 HD 的定義H ( A, B ) = max( h ( A, B ), h ( B , A))

表 4.4 不同算法的 Acc 值結(jié)果 / %KNN Decision Tree LIBSVM第一層 第二層 第三層 第一層 第二層 第三層 第一層 第二層 第三層77.1429 78.8571 81.1429 76.0000 77.1429 78.8571 81.1429 82.2857 84.0000 72.2008 72.9730 74.5174 71.8147 72.2008 74.9035 72.2008 72.9730 74.1334 78.8679 80.1258 81.0063 78.2390 81.0063 81.6352 78.8679 80.2516 81.2579 88.7640 93.2584 95.5056 83.1461 86.5169 87.6404 92.1348 93.2584 95.5056 據(jù)92.8775 92.9421 93.4297 92.8063 96.2251 96.7949 94.3732 96.7949 97.2925
【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2837376