【摘要】：通過分析同類數(shù)據(jù)點在空間中的幾何形態(tài),從數(shù)據(jù)點集所構(gòu)成幾何形態(tài)的凹凸性著手,提出邊界提取算法并對高維數(shù)據(jù)進行分類。針對現(xiàn)實生活中的高維數(shù)據(jù),利用局部線性嵌入將數(shù)據(jù)進行降維處理,得到低維特征數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,對于單分類數(shù)據(jù)集,用數(shù)據(jù)集表面的點的近鄰樣本與過該點的切平面之間的關(guān)系尋找邊界點;對于多分類數(shù)據(jù)集,利用貝葉斯后驗概率來尋找邊界重復的點,以此更快達到提取邊界點的目的。由此可以粗略篩選出邊界點。為去除不重要的邊界點,降低分類誤差,通過構(gòu)造最優(yōu)超平面和支持向量機對邊界點賦予權(quán)重,并設(shè)置閾值去除不重要的邊界點,由此達到用較少的邊界點準確分類數(shù)據(jù)的目的。通過100個測試樣本進行分類測試并計算其分類準確率,驗證了此分類方法的可行性。
[Abstract]:By analyzing the geometric shape of the same data points in space, starting with the concave and convex nature of the geometric form formed by the data points set, a boundary extraction algorithm is proposed and the high-dimensional data are classified. For the high-dimensional data in real life, the low-dimensional feature data is obtained by using local linear embedding to reduce the dimension of the data. On this basis, for a single classification dataset, the relationship between the nearest neighbor sample of a point on the surface of the dataset and the tangent plane passing through the data set is used to find the boundary point, and for the multi-classification data set, the Bayesian posteriori probability is used to find the point of boundary repetition. In this way, the boundary point can be extracted more quickly. The boundary points can be roughly screened. In order to remove the unimportant boundary points and reduce the classification errors, the optimal hyperplane and support vector machine are constructed to give weight to the boundary points, and the threshold is set to remove the unimportant boundary points. Thus, the purpose of classifying data accurately with fewer boundary points is achieved. The feasibility of this classification method is verified by 100 test samples and its classification accuracy is calculated.
【作者單位】： 成都理工大學管理科學學院;
【基金】：四川省社科規(guī)劃項目(SC16TJ004)
【分類號】：TP18;TP311.13

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本文編號：2215764