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文档简介

毕业设计的相关工作 邱 诚,毕业设计主要内容 libD3C使用,毕业设计主要内容,基于聚类的选择性集成学习研究 基于集成学习的信贷风险研究 基于集成学习的音乐识别方法研究 多标记分类中的集成学习 未来研究点,基于聚类的选择性集成学习研究,基于聚类的集成修剪 目的：去除冗余的分类器，提高整体差异性 原理：错分交集作为距离度量的k-means 动态选择与循环集成 目的：构建多层次的优化模型 原理：相互一致性度量，顺序搜索算法,基于集成学习的不平衡数据研究,不同集成方法对于AUC和精度的影响情况 信贷测评上的应用,基于集成学习的音乐识别方法研究,进行分类器过滤 目的：自动剔除分类器集合中不适合多分类数据集的分类器 利用交叉验证进行分类器参数调整 目的：提高分类器在多分类数据集上的能力,多标记分类中的集成学习,基于问题转化法的选择性集成学习 目的：应用于多标记分类 原理：Binary relevance (BR) 多标记分类数据集上的应用 目的：验证方法的可行性 原理：Hamming loss，micro-average F-measure,未来研究点,差异性度量 不必要局限于相互一致性度量 对比不同相互一致性度量方式 聚类算法的改进 K-means改进 聚类簇数的选择 不必要局限于k-means，比如谱聚类 启发式算法 结合PSO等算法进行分类器的修剪,参考论文,聚类改进 论文：Spectral Methods for Automatic Multi-scale Data Clustering PSO结合 论文：Multilayer Ensemble Pruning via Novel Multi-sub-swarm Particle Swarm Optimization,libD3C使用,Weka环境下的配置 libD3C代码修改工作 Eclipse中以jar包形式调用,Weka环境下的配置,配置条件 libD3C包 (点击获取) Weka 3.7.5以上的版本 Weka中需要添加的包 (点击获取),Weka环境下的配置,配置步骤 搜索wekafiles文件夹 (一般在用户目录下) 将之前下载的算法包解压放入packages目录下 启动weka即可,libD3C代码修改工作,调用libD3C Sample类进行修改 Config目录下修改分类器配置文件 功能改进 .xmu.dm.d3c.core包下进行修改,libD3C代码修改工作,.xmu.dm.d3c.core包 MyKMeans类 改进了距离度量方式 MyUtil类 获取路径 获取样例 SelectiveEnsemble类 用于交叉验证的概率分布模型 SelectiveStrategy
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