基于类别随机化的随机森林算法

随机森林是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的分类方法,已成为国内外学者共同关注的研究热点,并被广泛应用到各种实际问题中。传统的随机森林方法没有考虑类别个数对分类效果的影响,忽略了基分类器和类别之间的关联性,导致随机森林在处理多分类问题时的性能受到限制。为了更好地解决该问题,结合多分类问题的特点,提出一种基于类别随机化的随机森林算法(RCRF)。从类别的角度出发,在随机森林两种传统随机化的基础上增加类别随机化,为不同类别设计具有不同侧重点的基分类器。由于不同的分类器侧重区分的类别不同,所生成的决策树的结构也不同,这样既能够保证单个基分类器的性能,又可以进一步增大基分类器的多样性。为了验证所提算法的有效性,在UCI数据库中的21个数据集上将RCRF与其他算法进行了比较分析。实验从两个方面进行,一方面,通过准确率、F1-measure和Kappa系数3个指标来验证RCRF算法的性能;另一方面,利用κ-误差图从多样性角度对各种算法进行对比与分析。实验结果表明,所提算法能够有效提升集成模型的整体性能,在处理多分类问题时具有明显优势。     

IP网络性能测量研究现状和进展

网络性能测量是网络测量领域的核心分支,是指遵照一定的方法和技术,利用软、硬件工具来测试、验证及表征网络性能指标的一系列活动总和,是量化网络性能指标,理解和认识网络行为最基本和最有效的手段,在网络建模、网络安全、网络管理和优化等诸多领域均有广泛应用,是计算机网络领域持续的研究热点之一.本文介绍了该领域的研究现状与进展,重点讨论了带宽、丢包和时延测量等方面的代表性算法,从算法的基本思想、关键技术、实现机理入手,剖析了突发性背景流的时间不确性和多跳网络路径下的空间不确定性对带宽测量的影响;丢包测量中应用流丢包与探测流丢包的区别与联系;时延测量中时钟偏差与时钟频差的相互作用关系等问题,并在此基础上对网络性能测量面临的挑战、发展趋势和进一步研究方向进行了讨论,希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示.     

基于不完备信息系统的决策树生成算法

决策树是一种有效地进行实例分类的数据挖掘方法。在处理不完备信息系统中的缺省值数据时,现有决策树算法大多使用猜测技术。在不改变缺失值的情况下,利用极大相容块的概念定义了不完备决策表中条件属性对决策属性的决策支持度,将其作为属性选择的启发式信息。同时,提出了一种不完备信息系统中的决策树生成算法IDTBDS,该算法不仅可以快速得到规则集,而且具有较高的准确率。     

基于空间变换的随机森林算法

随机森林是机器学习领域中一种常用的分类算法,具有适用范围广且不易过拟合等优点.为了提高随机森林处理多分类问题的能力,提出一种基于空间变换的随机森林算法(space transformation based random forest algorithm,ST-RF).首先,给出一种考虑优先类别的线性判别分析方法(priority class based linear discriminant analysis,PCLDA),利用针对优先类别的投影矩阵对样本进行空间变换,以增强优先类别样本与其他类别样本的区分效果进而,将PCLDA方法引入随机森林构建过程中,在为每棵决策树随机选择一个优先类别保证随机森林多样性的基础上,利用PCLDA方法创建侧重于不同优先类别的决策树,以提高单棵决策树的分类准确性,从而实现集成模型整体分类性能的有效提升最后,在10个标准数据集上对ST-RF算法与7种典型随机森林算法进行比较分析,验证所提算法的有效性,并将基于PCLDA的空间变换策略应用到对比算法中,对改进前后的算法性能进行比较分析.实验结果表明:ST-RF算法在处理多分类问题方面具有明显优势,所提出的空间变换策略具有较强的普适性,可以显著提升原算法的分类性能.     

基于决策支持度的决策树生成算法

从条件属性对决策支持程度不同的角度出发,引入了决策支持度的概念,提出了一种以其为启发式信息的决策树生成算法。实验分析表明,相对于传统的决策树生成算法,此算法改善了决策树的结构,有效提高了决策分类的精度。