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基于Bagging的组合k-NN预测模型与方法 总被引:1,自引:0,他引:1
k-近邻方法基于单一k值预测,无法兼顾不同实例可能存在的特征差异,总体预测精度难以保证.针对该问题,提出了一种基于Bagging的组合k-NN预测模型,并在此基础上实现了具有属性选择的Bgk-NN预测方法.该方法通过训练建立个性化预测模型集合,各模型独立生成未知实例预测值,并以各预测值的中位数作为组合预测结果.Bgk-NN预测可适用于包含离散值属性及连续值属性的各种类型数据集.标准数据集上的实验表明,Bgk-NN预测精度较之传统k-NN方法有了明显提高. 相似文献
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一个自动阈值选择的镜头检测算法 总被引:5,自引:0,他引:5
对现有视频分割工作进行了简要回顾 ,并在已有的 Twin Comparison方法基础上 ,提出了一种新的象素域镜头检测算法 .该算法使用了一个滑动窗口进行镜头边界识别 ,仅需要一趟视频解码和扫描 ,提高了算法的速度 ,这样该算法可以应用于实时视频流的镜头检测 .同时该算法够根据滑动窗口中的帧间颜色直方图差异值来动态计算用于识别镜头变换的局部阈值 ,提高了镜头边界检测算法的精度 .实验结果显示 ,文中所述方法在速度和精确度上都优于 TwinComparison算法 相似文献
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软件缺陷预测是改善软件开发质量,提高测试效率的重要途径.文中提出一种基于软件度量元的集成k-NN软件缺陷预测方法.首先,该方法在不同的Bootstrap抽样数据集上迭代训练生成一个基本k-NN预测器集合.然后,这些基本预测器分别对软件模块进行独立预测,各基本预测值将被融合生成最终的预测结果.为判别新的软件模块是否为缺陷模块,设计分类阈值的自适应学习方法.集成预测结果大于该阈值的模块将被识别为缺陷模块,反之则为正常模块.NASAMDP及PROMISEAR标准软件缺陷数据集上的实验结果表明集成k-NN缺陷预测的性能较之广泛采用的对比缺陷预测方法有较明显的提高,同时也证明软件度量元在缺陷预测中的有效性. 相似文献
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集成Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种集成Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移模式的模型和算法。介绍了Web页面及其聚类。通过替代用户事务中的页面为相应聚类的方法得到用户浏览兴趣序列。从用户浏览兴趣序列中得到用户浏览兴趣迁移模式。该模型对于网络管理者理解用户的行为特征和安排Web站点结构有较大的意义。 相似文献
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属性选择是提高分类器性能的一种有效的方法.然而已有的属性选择算法要么假设数据无噪声,要么没有考虑属性间的交互作用,不能用于数据集中既有噪声又存在属性交互作用的情况.提出一种基于信息熵的属性选择算法,该算法用条件熵来评价属性子集对目标概念的描述能力,利用后向删除搜索策略进行属性选择.同时,根据不一致实例和关联规则中提升度的概念,给出噪声数据的定义和识别方法.该算法和典型的属性选择算法在10个UCI标准数据集上的对比实验结果表明,提出的算法在减少属性数量的同时将C4.5和NaiveBayes的平均分类精度分别提高了2.77%和3.42%. 相似文献