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摘要:
针对传统平行坐标只关注原始数据特征和分布情况的缺点,在平行坐标的基础上,提出了一种多维数据的基于相关规则余弦值的分类方法。该方法通过计算多维数据属性的支持度和余弦值,然后定义贡献度,根据构建的贡献度平行坐标对该数据集进行可视化数据分析以及对未知数据进行分类,从而获取数据中潜藏的有用信息。将该方法用于分析一个Pima印第安人糖尿病数据集,结果表明:利用贡献度平行坐标图表可以清楚地看出每个属性对最终分类结果的影响程度,得到比较满意的分类效果。
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文献信息
篇名 基于相关规则余弦值分类的改进型平行坐标可视化分析
来源期刊 天津工业大学学报 学科 工学
关键词 多维数据 平行坐标 相关度量 贡献度 分类规则
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 【电子信息与自动化】
研究方向 页码范围 57-61,69
页数 6页 分类号 TP301
字数 4397字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张桂玲 天津工业大学计算机科学与软件学院 13 43 4.0 5.0
2 付晓男 天津工业大学计算机科学与软件学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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多维数据
平行坐标
相关度量
贡献度
分类规则
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天津工业大学学报
双月刊
1671-024X
12-1341/TS
大16开
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6-164
1982
chi
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