基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域.支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法,分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论,并给出了进一步的研究方向.     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法。不能直接应用于多类问题．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

支持向量机在中医疾病症候诊断中的应用

支持向量机是数据挖掘中用于解决分类、回归等问题的算法.通过对大量实例的研究发现,将支持向量机运用到中医辨证施治中可以弥补传统中医辨证中的人为不准确性,具有良好的实用价值.     

采用GWO优化SVM的燃气轮机气路故障诊断

将灰狼优化算法和支持向量机算法作为理论指导,并采用灰狼优化算法对支持向量机算法进行优化,以实现燃气轮机故障类型的分类。将灰狼优化算法与遗传算法优化支持向量机方法和粒子群算法优化支持向量机方法进行对比,结果表明,通过灰狼算法优化支持向量机的方法对燃气轮机故障分类的准确率要高于遗传算法优化支持向量机算法和粒子群算法优化支持向量机的故障分类方法。     

不确定性数据的分类方法研究综述

传统的数据挖掘分类方法能够成功地应用于确定性数据分类,但却无法满足绝大多数领域中复杂的不确定性数据的分类需求,由此出现了一系列针对不确定性数据的分类方法。通过大量研究,目前经典的分类算法及针对不确定数据分类的改进方法得到了很大发展,如改进后的支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法等日渐成熟。     

隐私保护分类数据挖掘研究

随着数据挖掘应用领域的扩大,隐私保护的数据挖掘技术研究变得越来越重要．作为隐私保护数据挖掘的主要类型——隐私保护的分类数据挖掘已经成为近年来数据挖掘领域的热点之一．如何对原始数据进行变换,然后在变换后的数据集上构造判定树是隐私保护分类数据挖掘研究的重点．基于随机扰动矩阵提出一种隐私保护分类挖掘算法．该方法适用于字符型、布尔类型、分类类型和数字类型的离散数据,并且在隐私信息的保护度和挖掘结果的准确度上都有很大的提高．     

面向大规模数据的隐私保护学习机

随着海量数据不断涌入,SVM隐私泄露问题日益严重。在分析已有隐私保护支持向量机基础上,提出一种面向大规模数据的隐私保护学习机(PPLM)。该方法首先通过核心向量机对大规模样本进行采样,然后在核心集上选取两个样本点并将两点连线的法平面作为最优分类面。通过对标准数据集和人工数据集的实验表明,PPLM可有效地解决大规模样本分类问题,且分类效果良好。     

犯罪嫌疑人脸部识别中的数据降维和模式分类方法研究

比较了犯罪嫌疑人脸部识别中常用的数据降维和模式分类方法.数据降维方法包括主分量分析和线性判别分析等子空间降维方法,模式分类方法包括近邻法和支持向量机等分类方法,并基于ORL人脸数据库进行了仿真实验,同时比较了各算法在该数据集上的性能.结果表明,主分量分析和改进的线性判别分析算法性能相差不大,后者的性能比经典的线性判别分析好很多;支持向量机的性能比最近邻好,采用不同核的支持向量机之间的性能相差不大.     

基于支持向量机的增量式算法

为了扩展支持向量机在大规模数据集和成批出现数据领域的应用,提出了一种基于支持向量机的增量式学习算法.利用标准的支持向量机算法训练得到初始的目标概念,通过增量式步骤不断更新初始的目标概念.更新模型是求解一个与标准支持向量机具有类似的数学形式的凸二次规划问题.证明了在可分情况下,如果新增加的样本不是位于边界区,那么增量式过程既不会改变分类平面也不会改变分类平面的表达.与现有的增量式支持向量机算法相比,该算法无需额外计算就可实现增量式的逆过程并且训练时间与增量式步骤数成反比.实验结果表明,该算法满足稳定性、能够不断改进性能以及性能回复三个准则.     

《词分布均衡度评价法》实验综述

支持向量机文本分类因其分类精度高而得到广泛应用,本文提出了基于词分布均衡度支持向量机文本分类算法的实验要求、实验条件、实验步骤及实验结果分析。实验结果表明,在数据挖掘的文本分类中词分布均衡度评价特征词选取法优于优于标准文档频数法等方法。     

垂直分布下的隐私保护频繁闭合项集挖掘算法

针对垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘算法效率低、安全性不高的问题,提出一种隐私保护频繁闭合项集的挖掘算法。算法利用挖掘频繁闭合项集代替频繁项集,IT-Tree作为搜索空间,Diffsets作为压缩结构,采用基于RSA可交换加密算法的隐私保护集合差集协议。实验结果表明,算法具有较好的隐私性、准确性、高效性。     

面向聚类挖掘的局部旋转扰动隐私保护算法

聚类挖掘可以高效准确地从数据中找出很多潜在的、有价值的规律,但也同时存在着泄露用户隐私数据的安全威胁.已经有一些专门针对聚类挖掘的隐私保护研究,其中乘法扰动方法是一种准确性和安全性都较高的隐私保护算法.研究发现已知信息独立分量分析极大地降低了已有乘法扰动方法的安全性,它能够从乘法扰动数据中近似估计隐私数据.为了解决以上问题,提出了局部旋转扰动隐私保护算法,通过准确性分析得出新算法具有零损失准确性.利用安全性分析证明新算法能够有效抵御独立分量分析的攻击,具有更高的安全性.将新算法应用到聚类挖掘中,得到了与未加隐私保护的聚类挖掘非常接近的结果,说明了它的可行性.局部旋转扰动方法的出现,有效地解决了已有乘法扰动方法的安全漏洞,使得聚类挖掘能够更加安全地得到应用.     

基于Parameter Server框架的大数据挖掘优化算法

基于大数据挖掘的实时性要求和数据样本的多样性特征,提出一种面向大数据挖掘的机器学习模型训练优化算法。分析当前算法的迭代计算过程,根据模型向量的改变量将迭代过程分为粗调和微调两个阶段,并发现在微调阶段绝大部分样本对计算结果的影响极小,因此可以在微调阶段不计算此类样本的梯度而直接采用上次迭代的计算结果,从而减小计算量,提升计算效率。试验结果表明,算法在分布式集群环境下可以减小模型训练约35%的计算量,且训练得到的模型准确度在正常范围内,可有效提高大数据挖掘的实时性。     

分布式数据挖掘中基于扰乱的隐私保护方法

通过设计一种随机数值片拆分统计机制,提出分布式环境下的匿名均值统计和匿名方差统计方法;结合同态加密机制,设计了分布式环境下的随机数据交换方法,实现了分布式环境中匿名数据交换机制.结合上述两种方法,提出分布式环境下基于数据扰乱技术的隐私保护方法,支持高效的分布式隐私保护数据挖掘.共谋攻击的实验结果和分析表明：匿名数据交换机制下的数据挖掘隐私保护方法在高密度共谋攻击的半诚实环境中有较好的鲁棒性,与主流的安全多方计算相比具有显著的效率优势;同时,该方法具有较高的灵活性和通用性,能应用于关联规则挖掘、聚类多种场合.     

基于差分隐私的敏感数据挖掘技术研究

基于加密的数据挖掘技术往往计算复杂度太高,而差分隐私作为一种数据扰动技术,既能有效降低计算复杂度,又能让使用者分析数据的整体价值。简要分析了差分隐私在具有敏感信息的智能数据挖掘系统中的相关技术。首先,介绍了差分隐私的基本概念;其次,针对频繁项挖掘、回归与分类以及深度学习,分别介绍了差分隐私在敏感数据挖掘中的应用;最后,对比了最新研究方法的性能和优缺点,为进一步研究隐私保护数据挖掘技术提供相关参考。     

保持隐私的朴素贝叶斯分类

隐私保护是数据挖掘中很有意义的研究方向。本文所关心的问题是如何在两个私有数据库的联合样本集上施行数据挖掘算法，同时保证不向对方泄露任何与结果无关的数据库信息。这种情形在科研合作等领域已经屡见不鲜。针对数据分类算法中应用非常普遍的朴素贝叶斯分类算法，我们利用安全两方计算协议，给出一个保持隐私的朴素贝叶斯分类协议，在保持计算隐私性的同时，协议在计算复杂度和传输复杂度与一般的贝叶斯分类非常接近，协议是高效可行的。     

基于支持向量机方法的金融时间序列研究

支持向量机是基于统计学的一种新型的机器学习和数据挖掘的技术,实现了结构风险最小化原则。由于金融时间序列是非平稳的、复杂的,非线性的,含有噪声数据,传统的方法很难得到满意的预测效果。提出了基于支持向量机的金融时间序列预测的方法,应用到我国上证180指数预测中,实验结果表明支持向量机方法对动态的金融时间序列具有较好的建模能力,达到了较好的预测效果。     

基于关联图的频繁闭模式挖掘

将关联图的数据挖掘思想应用到频繁闭模式的挖掘中,使用位向量的技术简化项集支持度的计算,构造关联图表示项集间的频繁关系.在此基础上,提出一种频繁闭模式挖掘算法,针对频繁闭模式的特点,结合剪枝策略、子集检测策略、搜索策略等技术手段,优化算法性能.实验结果表明,该算法在时间性能上优于经典的频繁闭模式算法CLOSET.     

基于关联图的频繁闭模式挖掘

将关联图的数据挖掘思想应用到频繁闭模式的挖掘中,使用位向量的技术简化项集支持度的计算,构造关联图表示项集间的频繁关系。在此基础上,提出一种频繁闭模式挖掘算法,针对频繁闭模式的特点,结合剪枝策略、子集检测策略、搜索策略等技术手段,优化算法性能。实验结果表明,该算法在时间性能上优于经典的频繁闭模式算法CLOSET。