基于Weka和协同机器学习技术的数据挖掘方法研究

来源 :长春大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:truebyb
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了提高数据挖掘准确度,提出了一种基于Weka和协同机器学习技术的数据挖掘方法。将Weka平台中具有相同训练结果的算法分至同组,且给每个算法得到的结果赋予权重因子。然后,采用蛙跳算法对权重因子进行训练,将训练得到的权重因子按照不同的组进行求和。最后将最大的一组所对应结果作为样本的训练输出,以实现不同机器学习算法协同。结果表明,相比于单个机器学习算法的数据挖掘,采用协同机器学习的数据挖掘准确度更高,稳定性更强。
其他文献
本文以2000~2017年城市数据为基础,结合VAR模型和空间数据探索性分析,构建了江苏省物流产业和区域经济发展水平综合评价指数体系,并从时间维度和空间维度分析两者之间的动态
一、农田水利工程节水灌溉技术概况我国作为农业大国,农田水利工程的项目相对较多,利用的水资源比例也相对较大。现阶段,我国在农田灌溉的过程中,仍然采用传统的灌溉方式,如,
现代林业发展要求工作人员遵循一定的原则,只有这样才能够为后续的造林工作打下坚实的基础。作为工作人员在林业技术创新时应当充分协调现有的资源并且发挥个人价值。由于林
随着林业改革逐步深化,生态文明建设受到全社会的广泛关注,经济建设与生态保护都居于重要地位。林业产业作为践行“绿水青山就是金山银山”、实施国家乡村振兴战略的重要载体
自然保护区具有生态系统良好、生物多样性丰富等特点,对经济社会的发展有重要的生态保障作用。自然保护区内的森林资源是保护区内的主要资源,加强森林资源的保护和利用,是自
摘 要:通过分析我国物流企业管理的研究历史和现状,归结出当下讨论热点,判断未来研究趋势,为后续我国物流企业管理的发展创新提供参考意见。以CNKI数据库中2005~2019年刊载的371篇物流企业管理文献为数据基础,运用Citespace软件,绘制发文时间、关键词共现等图谱进行分析,研究结果显示:物流企业管理研究的发文量总体呈下降趋势;围绕焦点的研究话题较为分散;企业物流、物流管理、第三方物流、物流
运用2008~2019年长三角三省一市的年鉴数据,测度物流产业与高技术产业的专业化集聚水平及两产业的协同集聚水平,然后利用多元线性模型分析产业协同集聚的影响因素。研究结果
随着时代的发展,我国信息化水平不断升高,计算机网络方面的技术有了长远发展,在各行各业有了广泛的应用,使得各个行业都有了本质上的改变。就农村农业这一方面来说,农机机械
商帮文化是中华传统文化和商人经营实践的结合,代表着特定时期、特定区域经济发展的走向和脉络,经历历史的传承和蜕变后,其博大宽容的经营胸怀和仁义诚信的儒商文化给后人以
近年,山羊养殖业产业飞速发展,消费者对山羊肉及其副产品的需求量越来越大,且追求高品质、口感好的生态羊肉。要求养殖户不仅是传统式养羊,而是高效地养出品质高的健康山羊。