换一批基于增量学习和Lasso融合的数据可视化模式识别方法
The data visualization and pattern recognition method based on the fusion of incremental learning and Lasso
摘要提出了一种基于增量学习和最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)特征选择融合的数据可视化模式识别方法.该方法首先对归一化数据进行一级Lasso筛选特征降维,之后对连续数据进行基于Gini指数的粒化,再送入增量模式学习系统进行增量学习,针对维数大量升高的情况进行Lasso二级特征筛选生成一致模式决策表,生成属性偏序结构图可视化规则发现.数据采用来自UCI 的5个数据库,并与分类器KNN,SVM,Ada-boost,Random Forest进行分类准确度比较,实验表明,基于该算法的分类精度普遍高于其他分类器水平,且属性偏序结构图可视化层次清晰鲜明.通过增量学习实验设计,得到了准确率、图结构更新和不同比例增量数据的动态关系,其中Pima Indians Diabetes 数据学习达到40%时准确率(77.66%)超过Adaboost(75.32%)、SVM(77.27%)、1NN(59.74%)、3NN(75.97%)算法.结果表明该算法进行数据的可视化和模式识别是行之有效的.
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关键词
增量学习最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)属性偏序结构图可视化模式识别粒化incremental learningleast absolute shrinkage and selection operator(Lasso)attribute partial order structure diagramvisualizationpattern recognitiongranulation
栏目名称
DOI
10.3772/j.issn.1002-0470.2018.01.006
发布时间
2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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