基于最小距离的多中心向量的增量分类算法 |
| |
作者姓名: | 王伟 |
| |
作者单位: | 南京财经大学信息工程学院 |
| |
基金项目: | 南京财经大学研究生创新项目(M13148) |
| |
摘 要: | 分类是数据挖掘的一项重要研究内容。在分析了现有分类方法后,提出了基于最小距离的多中心向量的增量分类算法。该方法首先按照属性类聚类训练样本,通过类间调整,消除类域空间重叠。针对增量分类,提出了多中心向量的分类算法,通过空间区域划分的方法,减少增量分类选取的代表样本数量。实验结果表明,与文献[14]提出的增量分类算法相比,分类精度近似相同,但所需时间复杂度和存储空间则有不同程度的下降,这对大数据的处理是具有重要意义的。
|
关 键 词: | 增量分类 最小距离 多中心向量 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|