一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻, Boosting, 堆近邻, SVM等方法。     

属性均值聚类二叉树及其在人脸识别中的应用

在无监督的属性聚类网络的基础上,提出了一种二叉树分类方法。此二叉树自然地在无监督聚类的基础上扩展开来,成为一有监督的分类方法。用ORL人脸数据库做了测试,同标准的特征脸(eigenface)方法相比,识别率得到了较大的提高。     

一种新的分类方法

本文在属性聚类网络的基础上 ,提出了堆近邻分类方法 .通过将无监督的属性聚类加上有监督信息 ,能自适应地优选堆数 .样本所考察的近邻个数依据它所在的堆的大小 ,因而每个样本所考查的近邻的个数不是完全相等的 .这种方法可用到高维小样本的数据分类问题中 .我们将它应用到基因表达谱形式的癌症辩识问题中 ,结果表明分类性能得到了较大的提高