Vibes：一种基于特征关系和信息量的集成学习算法

探索图论算法: 一种基于 Matlab 的方法 本资源深入研究图论算法领域，并提供基于 Matlab 的实践方法。内容涵盖经典算法（如最短路径、最小生成树）以及网络流和匹配等高级主题。通过实际示例和 Matlab 代码实现，帮助读者掌握将理论应用于实际问题。

信息量是衡量信息多少的物理量。当先验概率高时，信息量较低；反之，信息量较高。比如，从一个口袋中抓球的例子可以说明信息量的概念。在决策树算法中，信息量的量化描述对于预测结果至关重要。

介绍了一种简单但强大的优化算法，适用于解决有约束和无约束的优化问题。所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。不同的算法除了共同的控制参数外，还需要特定的算法参数。例如，GA使用变异概率、交叉概率和选择算子；PSO使用惯性权重、社会和认知参数；ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数；HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。其他算法如ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO等也需要对各自的特定参数进行优化。算法特定参数的适当调整对算法性能非常关键，而不当的调整可能导致计算量增加或局部最优解。为解决这一问题，Rao等人（2011）引入了基于教学的优化(TLBO)算法，该算法无需特定于算法的参数，只需要通用的控制参数，如种群大小。

在线社交网络连接着全球数百万用户，改变了人们交流和分享信息的方式。然而，第三方应用程序的用户数据隐私在这些平台上缺乏保障。为了解决这个问题，本研究提出了一种集成式隐私模型，利用决策树、朴素贝叶斯、IBK、NB树和贝叶斯网络等机器学习算法，根据隐私级别对用户个人资料进行分类，从而在海量数据中实现隐私保护数据挖掘。

为解决普通用户难以为特定数据挖掘任务选择最佳算法的难题，本研究提出了一种基于算法适用知识的交互式系统。该系统将数据挖掘算法的适用知识形式化，并以此设计了算法选择交互问题和选择逻辑。与以往研究相比，该系统更易于实现，并能适应算法的动态添加，有效地帮助用户选择合适的挖掘算法。

频繁项集的挖掘是数据挖掘中的核心问题之一，在多个关键数据挖掘任务中至关重要。引入了一种名为N-list的新型垂直数据表示形式，灵感源自于类似FP-tree的编码前缀树（PPC-tree）。N-list存储了频繁项集的关键信息，通过该数据结构，我们提出了一种高效的挖掘算法PrePost，能够有效地发现所有的频繁项集。PrePost算法的高效性源于几个关键因素：N-list的紧凑性，基于交集的项目支持计数转换，以及利用N-list的单路径属性直接发现频繁项集。我们在多种真实和合成数据集上对PrePost算法进行了实验评估，并与四种先进算法进行了比较，结果显示PrePost算法在大多数情况下表现最优。尽管在处理稀疏数据集时会消耗更多内存，但其速度仍然超群。

针对工业大数据中高维小样本带来的挑战，提出一种多层增量特征提取方法，有效降低数据维度，并最大程度保留样本的变异和判别信息。 方法步骤： 数据预处理： 利用滑动窗口增量更新数据流，检测并过滤离群点，通过增量主成分分析（PCA）进行初步特征提取，并利用Fisher准则函数评估各主成分的分类信息含量。 主成分筛选： 采用熵值法确定各主成分的贡献率和识别能力权重，筛选出对分类贡献最大的主成分，构建新的特征空间。 二次特征提取： 将当前窗口的高维数据通过增量线性判别分析（LDA）投影到新的特征空间，完成二次特征提取并确定样本类别。 实验结果表明，该方法能够有效提取实时数据特征，并保持良好的判别能力。

HyperLog 算法在基数估计领域展现出接近最优的性能。本研究深入分析 HyperLog 算法的运行机制，揭示其如何在有限的内存资源下，高效地估计大型数据集的基数。

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是机器学习领域中广泛应用的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。其核心思想是通过寻找最优的超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。这个超平面被称为最大间隔分类器，通过引入核函数如多项式核、高斯核（RBF）、Sigmoid核等，将低维空间的数据映射到高维空间，有效解决了非线性可分问题。支持向量是离超平面最近的训练样本，对确定超平面的位置至关重要。SVM通过软间隔处理噪声或异常值，允许一定数量的误分类样本，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。优化过程中采用拉格朗日乘子法处理约束优化问题，并转化为对偶形式以便处理高维大规模数据集。在实际应用中，SVM被广泛应用于文本分类、图像识别和生物信息学等领域。