【摘 要】
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随着计算机技术和Internet的迅猛发展,人们获取数据的速度和规模也不断增长,在许多实际应用领域都积累了大量的数据集。如何将现有的算法进行改进用于大数据分类已成为机器学
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随着计算机技术和Internet的迅猛发展,人们获取数据的速度和规模也不断增长,在许多实际应用领域都积累了大量的数据集。如何将现有的算法进行改进用于大数据分类已成为机器学习的研究热点。本文研究了基于在线序列极限学习机(OSELM:Online Sequential Extreme Learning Machine)的大数据集分类问题。OSELM算法是一种顺序学习算法,与其他的顺序算法比较,OSELM不仅训练速度快,且具有很好的泛化能力。但OSELM在处理大数据集时,必须等到所有训练样例训练完之后才能停止,导致训练时间很长,而且OSELM还有不稳定的弱点。针对这些问题,本文提出了两种大数据集分类算法。两种算法都主要分为三步,(1)首先,使用OSELM算法在一个大数据集的子集上顺序产生多个元分类器,训练过程中使用过的样例会被丢弃;(2)然后,使用集成算法对OSELM算法进行集成;(3)最后,使用集成后的学习系统对未见的样例进行分类。两种算法的区别在于使用的集成策略不同,第一种采用的是静态集成策略;而第二种算法采用的是动态集成策略。与两种著名的大数据集分类算法DTSVM算法、CVM算法进行了比较。实验结果表明,提出的两种算法不仅能保持较好的训练精度,同时极大的缩短了训练速度。
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