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赵风芹

作品数：2 被引量：8H指数：1
供职机构：西安电子科技大学更多>>
发文基金：博士科研启动基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇自动聚类
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇互信息
  • 1篇混合算法
  • 1篇风险评估
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯决策
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇K-MEAN...

机构

  • 2篇西安电子科技...
  • 1篇宝鸡文理学院

作者

  • 2篇赵风芹
  • 1篇李艳颖
  • 1篇赵伟卫

传媒

  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 2篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于贝叶斯决策理论的自动聚类算法研究
聚类分析是一种无监督的学习方法，对于探索数据的重要特征，揭示空间数据的分布规律以及预测数据对象的发展趋势有着重要的作用．在当今大数据时代的背景下，聚类分析获得了人们越来越多的关注，并在求解实际问题中出现了多种聚类算法．然...
赵风芹
关键词：K-MEANS聚类算法贝叶斯决策自动聚类风险评估
基于互信息和随机森林的混合变量选择算法被引量：7
2017年
针对单一变量选择算法中模型分类精度和泛化能力较低的问题,提出一种混合变量选择算法.该算法分为两个阶段:过滤阶段,利用互信息快速排除一部分无关变量,降低样本空间的维数;封装阶段,在置换理论框架下,利用随机森林精选剩余变量.实验结果表明,该算法与对比算法相比具有更高的分类精度和泛化能力.
赵伟卫李艳颖赵风芹魏洒洒
关键词：互信息混合算法
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共1页<1>
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