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河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心 收藏

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研究主题:模糊决策树    模糊熵    剪枝    决策树    遗传算法    

研究学科:自动化类    

被引量:174H指数:6EI: 1 北大核心: 12 CSCD: 12

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16 条 记 录,以下是 1-10

学习特征权值对K-均值聚类算法的优化 ( EI收录)
1
《计算机研究与发展》河北大学数学与计算机科学学院机器学习研究中心;哈尔滨工业大学计算机科学与工程学院 王熙照 王亚东 湛燕 袁方  出版年:2003
国家自然科学基金 ( 69975 0 0 5 ;60 2 730 83);河北省自然科学基金 ( 698139);河北省教育厅科研计划项目 ( 2 0 0 12 0 6)
K 均值 (K means)算法聚类的结果依赖于距离度量的选取 传统的K 均值算法选择的相似性度量通常是欧几里德距离的倒数 ,这种距离通常涉及所有的特征 在距离公式中引入一些特征权参数后 ,其聚类结果将依赖于这些权值 ,...
关键词:K-均值聚类 相似度量 特征权值 梯度下降技术  
模糊决策树算法与清晰决策树算法的比较研究
2
《计算机工程与应用》河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心 王熙照 孙娟 杨宏伟 赵明华  出版年:2003
河北省教育厅基金资助项目(编号:2002154;2002156)
ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,这种算法在假定示例的属性值和分类值是确定的前提下,使用信息熵作为启发式建立一棵清晰的决策树。针对现实世界中存在的不确定性,人们提出了另一种决策树归纳算法,即模糊决策树算法,它是清晰决...
关键词:机器学习  归纳学习  决策树归纳 模糊决策树算法  清晰决策树算法  
决策树简化(剪切)方法综述
3
《计算机工程与应用》河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心 王熙照 游自英  出版年:2004
教育部科学技术研究重点项目(编号:03017);河北省自然科学基金项目(编号:603137);河北省教育厅博士基金项目(编号:B2003117)资助
树的简化是决策树归纳学习中关键的部分。论文是决策树简化方法的一个综述,包括预剪枝、后剪枝和其它方法。文中叙述了多种著名的剪枝方法,各种方法的优缺点及对其的改进和变型。
关键词:决策树简化  剪枝 预剪枝  后剪枝  
基于层次分解的决策树
4
《计算机工程与应用》河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心 杨宏伟 赵明华 孙娟 王熙照  出版年:2003
河北省自然科学基金资助项目"基于模糊信息的示例学习理论及算法"(编号:698139)
目前人们经常使用决策树推理技术进行知识挖掘。以Quinlan1986年提出的ID3为代表的传统的决策树能较好地解决分类问题,但当类的个数增多时,所产生的单一决策树就会变得复杂,同时概括能力降低。该文采用基于层次分解的方法...
关键词:归纳学习  决策树 ID3 层次分解  知识挖掘 分类问题  
传递闭包聚类中的模糊性分析
5
《计算机工程与应用》河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心;空军第一航空学院 王熙照 王丽娟 王利伟  出版年:2003
河北省教育厅科研计划项目(编号:2001206)
传递闭包聚类是根据其相似矩阵的传递闭包生成一个聚类图(模式空间的若干个精确划分),聚类过程的模糊性主要体现在相似矩阵上,并可以通过模糊信息熵函数度量。聚类过程中模糊性的大小是衡量聚类效果好坏的一个重要指标。降低聚类的模糊...
关键词:聚类 传递闭包聚类  模糊信息熵  
基于遗传算法学习聚类算法的中心个数
6
《计算机工程与应用》河北大学数学与计算机科学学院机器学习研究中心 湛燕 杨芳 王熙照  出版年:2003
河北省自然科学基金(编号:698139)
无导师聚类算法的目标是将一个数据集划分为若干个类,使得类内相似性尽可能大且类间相似性尽可能小。聚类过程中对数据集合分割成多少个类是一个很难确定的问题,目前还没有较好的解决方法。文章使用遗传算法对无导师聚类K-均值(K-m...
关键词:遗传算法 K—均值聚类  分割  
两种模糊决策树算法的对比研究
7
《计算机工程与应用》河北大学数学与计算机科学学院机器学习研究中心 王金凤 王熙照  出版年:2003
河北省自然科学基金(编号:698139)
模糊决策树归纳是从具有模糊表示的示例中学习规则的一种重要方法,从符号值属性类分明的数据中提取规则可视为模糊决策树归纳的一种特殊情况。由于构建最优的模糊决策树是NP-hard,因此,针对启发式算法的研究是非常必要的。该文主...
关键词:模糊决策树 启发式算法 示例学习  
基于遗传算法的模糊决策树的参数优化
8
《计算机工程与应用》河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心;河北师范大学数学与信息科学学院 赵明华 杨宏伟 孙娟 王金凤 王熙照  出版年:2003
河北省自然科学基金资助项目"基于模糊信息的示例学习理论及算法"(编号:698139)
模糊决策树归纳学习是从示例中产生规则知识的一个重要方法,决策树的产生过程涉及到两个重要的参数α、β。一般说来,这两个参数的选取依赖于所讨论的领域知识和用户的需要,若选取不当,会对分类结果产生很大影响,从而导致不正确的分类...
关键词:归纳学习  模糊决策树归纳  模糊ID3算法  遗传算法
模糊决策树的等效剪枝研究
9
《计算机工程与应用》河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心 王熙照 董彦军  出版年:2006
基于Min-Ambiguity启发式算法的模糊决策树整个建立过程均是在给定的一个显著性水平参数基础上进行,该参数值的选择对于模糊决策树性能将产生重要影响。文章通过实验研究表明,在某一特定取值区间内,随着该参数值的逐步增大...
关键词:模糊决策树 清晰决策树  后剪枝  模糊熵 分类不确定性  
模糊决策树中参数对模糊熵的敏感性分析
10
《计算机工程》河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心;河北师范大学数学与信息科学学院 赵明华 孙娟 杨宏伟 王熙照  出版年:2003
河北省自然科学基金资助项目(698139)
模糊决策树的ID3算法是Quinlan提出的传统ID3算法的一个模糊版本?树的整个 产生过程在给定的显著性水平α的基础上进行,的值在很大程度上影响模糊熵的计算,从而 影响模糊决策树最终的分类结果?对参数α关于模糊熵的敏感...
关键词:归纳学习  模糊决策树 模糊熵
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