《计算机应用研究》|Application Research of Computers

多尺度分类挖掘算法

Multi-scale classification algorithm

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作者 张璐璐,赵书良,田真真,陈润资
机构 河北师范大学 计算机与网络空间安全学院;河北师范大学 河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心;河北师范大学 数学科学学院;河北师范大学 河北省网络与信息安全重点实验室
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摘要 多尺度分类挖掘多局限于空间数据,且对一般数据尺度特性进行分类研究较少。针对上述问题,进行普适的多尺度分类方法研究,以扩大多尺度适用范围。从空间数据估计角度出发,结合层次理论和尺度特性,基于概率密度估计离散化方法,针对数据的多尺度特性进行分类挖掘。以非局部均值和三次卷积插值为理论基础,利用Q统计和不一致度量进行操作,提出多尺度分类尺度上推算法和多尺度分类尺度下推算法。采用UCI数据集和H省人口真实数据集进行实验,并与CFW、MSCSUA和MSCSDA等算法进行对比,结果表明,提出的算法可行有效。与其他算法相比,尺度上推算法正确率平均提高4.5%、F-score提高4.8%、NMI 提高12.3%,尺度下推算法各个相应指标分别平均提高5.3%、6.6%和11.8%。
关键词 多尺度;不一致度量;尺度转换;多尺度分类挖掘;Q统计
基金项目 国家社科基金重大项目(13&ZD091,18ZDA200)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-02-027.html
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中图分类号 TP391
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