10.3969/j.issn.1000-386x.2020.10.044
基于超网络和投影降维的高维数据流在线分类算法
为了提高高维数据流在线分类的准确率,设计一种基于超网络和投影降维的高维数据流在线分类算法.将高维数据流的特征子集建模为超网络模型,算法的学习目标是搜索最优的超边集合,选出判别能力强的特征子集.利用高斯核将高维空间的数据点投影到低维空间,采用梯度下降法计算数据点间的相似性矩阵.基于贝叶斯分类器模型更新机制,动态地学习新到达的数据流,基于学习的结果更新超网络的超边,再利用超网络指导分类器进行分类.仿真结果表明,该算法实现了较高的分类准确率,并且对于噪声也具有较好的鲁棒性.
超网络、超图、高维数据流、数据流分类、贝叶斯分类器、数据降维
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TP391(计算技术、计算机技术)
河南省软科学研究计划项目192400410045
2020-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
278-285
