张娇

作品数：2被引量：9H指数：1
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供职机构：陕西师范大学更多>>
发文主题：SVM决策树降维自适应算法初中信息技术课程附中更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学哲学宗教经济管理更多>>
发文期刊：《赤峰学院学报（自然科学版）》《计算机应用研究》更多>>
所获基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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基于二分K-均值的SVM决策树自适应分类方法被引量：8
《计算机应用研究》2012年第10期3685-3687,3709,共4页裘国永 张娇 
陕西省自然科学基金资助项目(2010JM8039)
分析和研究了自适应降维算法在高维数据挖掘中的应用。针对已有数据挖掘算法因维灾难导致的在处理高维数据时准确率和聚类质量都较低的情况,将二分K-均值聚类和SVM决策树算法结合在一起,提出了一种适用于高维数据聚类的自适应方法 BKM-S...
关键词：二分K-均值 支持向量机决策树 降维 自适应算法 
基于二分K均值的SVM决策树的高维数据分类方法被引量：1
《赤峰学院学报（自然科学版）》2012年第7期13-15,共3页张娇 裘国永 张奇 
数据挖掘中交互特征选择算法研究(2010JM8039)
针对数据挖掘中高维数据多分类问题,提出了一种基于二分K均值的SVM决策树的高维数据分类方法.该方法先利用二分K-均值将高维数据基本聚为k类,再构造SVM多分类模型,利用它对各类进行细分.本文给出了该模型的构造及应用方法,并在标准数据...
关键词：高维数据集 二分K-均值 SVM 分类 
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