【摘 要】
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针对不平衡率较高的工业大数据分类问题,提出一种基于SVM-tree的不平衡大数据分类算法研究.利用Tomek-links对清除系统噪声的影响,基于K-means算法对不平衡数据集做分簇处理,降低数据分类的复杂度,构建SVM-tree模型,将不平衡数据样本映射到高维空间,根据数据集的规模和数据不平衡程度,调整SVM-tree的树形结构,在保证数据分类准确率的同时,也降低了算法模型的代价成本.实验分析结果表明,SVM-tree算法模型具有良好数据聚类性能,算法运行时间较短,且不平衡大数据分类准确率高.
【机 构】
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福建船政交通职业学院,福建 福州350007
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针对不平衡率较高的工业大数据分类问题,提出一种基于SVM-tree的不平衡大数据分类算法研究.利用Tomek-links对清除系统噪声的影响,基于K-means算法对不平衡数据集做分簇处理,降低数据分类的复杂度,构建SVM-tree模型,将不平衡数据样本映射到高维空间,根据数据集的规模和数据不平衡程度,调整SVM-tree的树形结构,在保证数据分类准确率的同时,也降低了算法模型的代价成本.实验分析结果表明,SVM-tree算法模型具有良好数据聚类性能,算法运行时间较短,且不平衡大数据分类准确率高.
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