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基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法研究
1
作者
张镝
吴宇强
《微型电脑应用》
2023年第12期12-15,共4页
为了实现数据均衡分区,提出一种基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法。利用中心数据仓库技术对数据进行集成,并同时完成数据清洗与消减工作,采用核主成分分析法对集成得到的数据进行特征提取。根据特征提取结果,运用机器学习中的决策...
为了实现数据均衡分区,提出一种基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法。利用中心数据仓库技术对数据进行集成,并同时完成数据清洗与消减工作,采用核主成分分析法对集成得到的数据进行特征提取。根据特征提取结果,运用机器学习中的决策树算法构建分类器模型,实现数据迭代式均衡分区。实验结果表明,所提算法的数据查全率高于90%,平均查准率在85%以上,均优于传统方法。
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关键词
数据
均衡
分区
机器学习
迭代式
核主成分分析
决策树
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职称材料
题名
基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法研究
1
作者
张镝
吴宇强
机构
长春医学高等专科学校
哈尔滨工业大学
出处
《微型电脑应用》
2023年第12期12-15,共4页
基金
吉林省教育厅科学研究项目(JJKH20231542KJ)。
文摘
为了实现数据均衡分区,提出一种基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法。利用中心数据仓库技术对数据进行集成,并同时完成数据清洗与消减工作,采用核主成分分析法对集成得到的数据进行特征提取。根据特征提取结果,运用机器学习中的决策树算法构建分类器模型,实现数据迭代式均衡分区。实验结果表明,所提算法的数据查全率高于90%,平均查准率在85%以上,均优于传统方法。
关键词
数据
均衡
分区
机器学习
迭代式
核主成分分析
决策树
Keywords
data balanced partitioning
machine learning
iterative
kernel principal component analysis
decision tree
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法研究
张镝
吴宇强
《微型电脑应用》
2023
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