算法选择

选择聚类算法

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

数据挖掘 3 2024-05-25

选择分类算法-Weka数据挖掘工具

选择WEKA中的经典分类算法，包括贝叶斯分类器、贝叶斯信念网络、朴素贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机等。这些算法包括贝叶斯分类器、贝叶斯信念网络、朴素贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机等。采用了顺序最优化学习方法的支持向量机和基于实例的分类器，如1-最近邻分类器和k-最近邻分类器。

数据挖掘 3 2024-07-16

选择最小交叉熵阈值的改进算法

MinCEP是一个使用最小交叉熵进行阈值选择的函数，用于处理2D灰度图像中的非空白空间。该算法根据图像的最小和最大强度计算出ILow和IHigh图像，并输出MinCEP选择的阈值。该实现基于Brink和Pendock的论文，提高阈值选择的精度和效率。例如，您可以使用该函数处理包含轮胎图像的示例：img = imread('轮胎.tif'); [ILow, IHigh, T] = minCEP(img);

Matlab 0 2024-08-05

详解选择排序算法动画演示与性能分析

选择排序是一种简单的排序算法，其核心思想是每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的一个元素，并将其放置在序列的起始位置，逐步完成排序。尽管其时间复杂度为O(n^2)，在处理大型数据集时效率较低，但由于其易于理解的特性，成为初学者学习排序算法的首选。

算法与数据结构 2 2024-07-16

使用C++实现ReliefF算法进行特征选择

ReliefF算法是一种基于实例的特征选择方法，在机器学习和数据挖掘中广泛应用于评估特征的重要性。该算法通过衡量特征在近邻实例间的差异来识别能有效区分不同类别的特征。C++实现ReliefF算法需要理解其核心步骤，包括初始化样本集、计算近邻、计算特征权重等。算法的复杂度取决于样本量、特征数量和近邻数目k，优化实现可提高计算效率和算法性能。在实际应用中，通过"ReliefTest"文件验证和性能测试算法实现的准确性和效果。

算法与数据结构 3 2024-07-21

Scikit-Feature特征选择与算法评估库

Scikit-feature 是由亚利桑那州立大学数据挖掘和机器学习实验室开发的 Python 开放源代码库（GNU通用公共许可证v2.0）。该库为特征选择提供了广泛的支持，是一个集成研究、比较、评估的应用平台。其核心目的是共享在特征选择领域广泛使用的算法，方便研究人员和从业人员对新算法进行实证评估。\ 由于项目开发的暂时停止和 scikit-learn 的更新，库中的一些模块可能已贬值。若恢复更新，开发者将会评估是否将此分叉项目重新集成到原始项目中。\ 分叉的项目信息：项目站点\ 原始 scikit-feature 项目信息：项目站点\ 文档链接

数据挖掘 0 2024-10-25

信息增益率与随机森林特征选择算法

在数据挖掘、机器学习和模式识别领域，特征选择是一个至关重要的问题。针对传统信息增益在类和特征分布不均时存在的偏好问题，本研究提出了一种基于信息增益率和随机森林的特征选择算法。 该算法融合了filter和wrapper模式的优势，首先从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量，然后采用序列前向选择（SFS）策略进行特征选择。算法以分类精度作为评价指标对特征子集进行度量，最终获得最优特征子集。 实验结果表明，该算法不仅可以有效降低特征空间维度，还能提升分类算法的分类性能和查全率。

数据挖掘 7 2024-05-21

WEKA中文教程选择分类算法的优化方法

在WEKA中，选择分类算法的优化方法包括tMeta:组合方法、tAdaBoostM1: AdaBoost M1方法、tBagging:袋装方法、tRules:基于规则的分类器、tJRip:直接方法－Ripper算法、tPart:间接方法－从J48产生的决策树抽取规则、tTrees:决策树分类器、tId3: ID3决策树学习算法（不支持连续属性）、tJ48: C4.5决策树学习算法（第8版本）、tREPTree:使用降低错误剪枝的决策树学习算法、tRandomTree:基于决策树的组合方法。

Hadoop 1 2024-07-16

一种基于算法适用知识的数据挖掘算法交互选择系统

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。

数据挖掘 4 2024-05-27

基于快速聚类的髙维数据特征选择算法

这篇论文探讨了一种针对高维数据的特征选择算法，该算法利用快速聚类技术提高效率，为数据挖掘领域的学者和实践者提供了有价值的参考。

数据挖掘 2 2024-05-25