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双聚类的关联规则挖掘方法 被引量:4
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作者 秦如新 田英杰 +2 位作者 陈静 邓乃扬 张海斌 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期561-565,共5页
为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性.
关键词 双聚类 关联规则 频繁集 基因表达数据
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一种新的关联规则抽样算法 被引量:6
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作者 秦如新 陈静 冯一宁 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期85-88,共4页
针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于... 针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于抽样操作的关联规则挖掘算法——HAC算法。理论分析及性能试验结果表明:HAC算法能够有效缩减数据库规模,至少少扫描数据库1次,提高了关联规则挖掘的效率,同时其计算精度不受影响。 展开更多
关键词 关联规则 抽样 准则系数 APRIORI算法 HAC算法
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一种求解分类问题的新算法(英文)
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作者 秦如新 陈静 邓乃扬 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期41-48,共8页
本文提出了基于支持向量回归机(SVR)的一种新分类算法.它和标准的支持向量机(SVM)不同:标准的支持向量机(SVM)采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关.本文中我们可以用任意模度量间隔,得到的最优化问题是无参数的线性规划问题,避... 本文提出了基于支持向量回归机(SVR)的一种新分类算法.它和标准的支持向量机(SVM)不同:标准的支持向量机(SVM)采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关.本文中我们可以用任意模度量间隔,得到的最优化问题是无参数的线性规划问题,避免了参数选择.数值试验表明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 运筹学 线性规划 支持向量机 无参数化
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基于自适应最近邻的局部线性嵌入算法 被引量:3
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作者 喻军 秦如新 邓乃扬 《控制工程》 CSCD 2006年第5期469-470,共2页
局部线性嵌入算法是一个优异的非线性维数约减方法,但是算法本身是一个无监督学习算法,对于有监督问题的学习效果不是很好。这主要是因为算法使用了K-近邻方法来求解最近邻点。针对这个缺点,提出了一种改进的、基于自适应最近邻法的局... 局部线性嵌入算法是一个优异的非线性维数约减方法,但是算法本身是一个无监督学习算法,对于有监督问题的学习效果不是很好。这主要是因为算法使用了K-近邻方法来求解最近邻点。针对这个缺点,提出了一种改进的、基于自适应最近邻法的局部线性嵌入方法,数值实验证明算法对于有监督的学习问题,具有较好的适应性。 展开更多
关键词 局部线性嵌入 自适应最近邻 有监督学习
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