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摘要:
在面向大数据问题的应用领域中,由于现实世界的多样性和复杂性,经常会遇到大规模的多类别数据挖掘问题,传统的多分类方法一方面存在着超平面不平衡更新的问题,另一方面学习效率较低,对于复杂的多类别数据无法进行高效分类.针对这个问题,本文提出了一种改进的动态主动多分类(Dynamical active multiple classification,DYA)方法,该方法通过将死锁、激活等概念引入到主动多分类过程,在主动多分类过程中随着分类器的不断更新,动态地控制样本是否参与主动学习的过程;同时,采用分位计数、轮换学习方式的主动多分类方法,使得多类别的分类器能够得到平衡的学习和更新.实验结果表明,本文提出的动态主动多分类方法有效提高了模型的学习效率和泛化性能.
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文献信息
篇名 一种动态的主动多分类方法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 主动学习 多分类 动态主动多分类 分位计数 轮换学习
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 152-159
页数 8页 分类号 TP181
字数 6392字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2016.01.016
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 郭金玲 山西大学商务学院信息学院 22 16 2.0 3.0
2 樊东燕 山西大学商务学院信息学院 27 48 4.0 6.0
3 郭虎升 山西大学计算机与信息技术学院 24 174 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
主动学习
多分类
动态主动多分类
分位计数
轮换学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导