本文關(guān)鍵詞：不平衡模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)及其集成方法研究

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【摘要】：隨著信息科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和存儲(chǔ)都變的極為簡單快捷,如何從如此海量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí),成為人們亟待解決的問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,它的目的就是從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中的知識(shí)與信息,有效提高了閑置數(shù)據(jù)的利用率。分類任務(wù),即確定樣本屬于哪一預(yù)定義的目標(biāo)類,是數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)之一。目前,分類技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)趨于成熟,各類算法都有各自的優(yōu)異表現(xiàn),但是傳統(tǒng)的分類算法多數(shù)是基于平衡數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)構(gòu)造模型的。而實(shí)際應(yīng)用中存在著大量不平衡數(shù)據(jù)集的情況,即數(shù)據(jù)類別分布嚴(yán)重失衡,有價(jià)值的樣本所占比例相對(duì)較小,如醫(yī)療診斷、識(shí)別信用卡欺詐、文本分類和醫(yī)藥檢測。傳統(tǒng)的分類算法在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí),往往會(huì)將少數(shù)類樣本錯(cuò)分為多數(shù)類樣本類別,導(dǎo)致我們重視的少數(shù)類樣本分類精度很低。極限學(xué)習(xí)機(jī)是近幾年興起的一種快速學(xué)習(xí)算法,其體現(xiàn)出了訓(xùn)練速度快、泛化能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。但是,當(dāng)其用于解決不平衡分類問題時(shí),同樣受到數(shù)據(jù)不平衡分布的影響,從而得出較差的分類結(jié)果。針對(duì)這一問題,本文的主要工作如下：(1)類不平衡模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)研究：通過結(jié)合不平衡數(shù)據(jù)集的分布特點(diǎn)及極限學(xué)習(xí)機(jī)的構(gòu)造機(jī)理,從理論上論證類不平衡分布對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)產(chǎn)生的負(fù)面影響,并探討了不平衡比率、類覆蓋、樣本規(guī)模及噪聲等因素對(duì)其性能的影響機(jī)制。進(jìn)一步,充分挖掘并耦合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的先驗(yàn)分布信息,從代價(jià)敏感加權(quán)的角度提出了類不平衡模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)及幾種傳統(tǒng)的類不平衡極限學(xué)習(xí)機(jī)算法相比,模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)可明顯獲得更優(yōu)的分類性能。而與模糊加權(quán)支持向量機(jī)系列算法相比,其可獲得與之相當(dāng)?shù)姆诸愋阅?但時(shí)間開銷卻要更小。(2)基于Bagging集成的類不平衡模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)研究：分析了類不平衡模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法可能存在不穩(wěn)定和過適應(yīng)的問題,通過引入Bagging集成學(xué)習(xí)框架,以同構(gòu)集成的方式將FWELM分類器嵌入到Bagging集成學(xué)習(xí)模型中,構(gòu)造出了Bag-FWELM系列算法。通過實(shí)驗(yàn)證明,Bag-FWELM系列算法是更加精確、魯棒與高效的類不平衡極限學(xué)習(xí)算法。
【關(guān)鍵詞】：不平衡數(shù)據(jù) 分類 極限學(xué)習(xí)機(jī) 模糊加權(quán) 集成學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP181;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 不平衡數(shù)據(jù)分類面臨的困難10-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-15
• 1.3.1 類不平衡學(xué)習(xí)11-13
• 1.3.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)13-14
• 1.3.3 類不平衡極限學(xué)習(xí)機(jī)14-15
• 1.4 本文的主要內(nèi)容15-16
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)16-17
• 第二章 不平衡數(shù)據(jù)分類研究基礎(chǔ)17-33
• 2.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)17-23
• 2.1.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)理論模型17-20
• 2.1.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)的算法步驟20
• 2.1.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)缺點(diǎn)20-21
• 2.1.4 極限學(xué)習(xí)機(jī)性能評(píng)估21-23
• 2.2 加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)23-25
• 2.2.1 不平衡數(shù)據(jù)集對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)性能的影響23-25
• 2.2.2 加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)理論模型25
• 2.3 集成學(xué)習(xí)25-30
• 2.3.1 集成學(xué)習(xí)的產(chǎn)生和發(fā)展25-26
• 2.3.2 集成學(xué)習(xí)的框架26-27
• 2.3.3 AdaBoost算法27-29
• 2.3.4 Bagging算法29-30
• 2.4 不平衡數(shù)據(jù)分類的性能評(píng)價(jià)30-32
• 2.4.1 F-measure和G-means30-31
• 2.4.2 ROC曲線31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 類不平衡模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)33-45
• 3.0 引言33
• 3.1 類不平衡分布對(duì)ELM性能影響理論分析33-35
• 3.2 WELM的有效性理論分析35
• 3.3 類不平衡模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法35-39
• 3.3.1 算法基本思想35-36
• 3.3.2 隸屬函數(shù)的設(shè)計(jì)36-37
• 3.3.3 算法描述37-39
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論39-43
• 3.4.1 數(shù)據(jù)集與參數(shù)設(shè)置39
• 3.4.2 結(jié)果與討論39-43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 第四章 基于Bagging集成的類不平衡模糊加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)45-53
• 4.1 引言45
• 4.2 集成學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論概述45-47
• 4.2.1 集成學(xué)習(xí)有效性分析45-46
• 4.2.2 基分類器FWELM差異度構(gòu)造策略46
• 4.2.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)集成學(xué)習(xí)算法回顧46-47
• 4.3 基于Bagging的FWELM集成算法47-48
• 4.3.1 算法基本思想47
• 4.3.2 算法描述及流程圖47-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論48-52
• 4.4.1 數(shù)據(jù)集與參數(shù)設(shè)置48
• 4.4.2 結(jié)果與討論48-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 本文研究內(nèi)容總結(jié)53
• 5.2 進(jìn)一步工作展望53-55
• 致謝55-57
• 參考文獻(xiàn)57-63
• 作者簡介63

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本文編號(hào)：1065762