应用科学学报
應用科學學報
응용과학학보
JOURNAL OF APPLIED SCIENCES
2012年
4期
397-407
,共11页
最近邻规则%人工内分泌机制%约减%一致性子集
最近鄰規則%人工內分泌機製%約減%一緻性子集
최근린규칙%인공내분비궤제%약감%일치성자집
当训练样本集规模过大时,最近邻分类规则约减过程是一个耗时的过程.目前,常见的约减算法往往存在计算成本过高、约减过程难于并行化等问题.针对该问题,文中将人工内分泌机制引入到最近邻规则的约减过程中,保留不同类规则边界上的边界规则,规则的约减规模通过晶格的粒度来设定.该方法可以在分割-约减-合并框架下获得较高的致性约减子集,从而使规则的约减过程并行化,缩短约减时间.用11个不同的数据集进行仿真实验的结果显示,该方法简单而有效,较好地解决了大样本集的约减问题.
噹訓練樣本集規模過大時,最近鄰分類規則約減過程是一箇耗時的過程.目前,常見的約減算法往往存在計算成本過高、約減過程難于併行化等問題.針對該問題,文中將人工內分泌機製引入到最近鄰規則的約減過程中,保留不同類規則邊界上的邊界規則,規則的約減規模通過晶格的粒度來設定.該方法可以在分割-約減-閤併框架下穫得較高的緻性約減子集,從而使規則的約減過程併行化,縮短約減時間.用11箇不同的數據集進行倣真實驗的結果顯示,該方法簡單而有效,較好地解決瞭大樣本集的約減問題.
당훈련양본집규모과대시,최근린분류규칙약감과정시일개모시적과정.목전,상견적약감산법왕왕존재계산성본과고、약감과정난우병행화등문제.침대해문제,문중장인공내분비궤제인입도최근린규칙적약감과정중,보류불동류규칙변계상적변계규칙,규칙적약감규모통과정격적립도래설정.해방법가이재분할-약감-합병광가하획득교고적치성약감자집,종이사규칙적약감과정병행화,축단약감시간.용11개불동적수거집진행방진실험적결과현시,해방법간단이유효,교호지해결료대양본집적약감문제.
