【摘 要】
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学习样本的质量和数量对于智能数据分类系统至关重要,但在数据分类系统中没有一个通用的良好方法用于发现有意义的样本。以此为动机,提出数据集合凸边界的概念,给出了快速发
【基金项目】
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浙江省省级重点研发计划项目(2019C03004)~~
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学习样本的质量和数量对于智能数据分类系统至关重要,但在数据分类系统中没有一个通用的良好方法用于发现有意义的样本。以此为动机,提出数据集合凸边界的概念,给出了快速发现有意义样本集合的方法。首先,利用箱型函数对学习样本集合中的异常和特征不全样本进行清洗;接着,提出数据锥的概念,对归一化的学习样本进行锥形分割;最后,对每个锥形样本子集进行中心化,以凸边界为基础提取距离凸边界差异极小的样本构成凸边界样本集合。实验在12个UCI数据集上进行,并与高斯朴素贝叶斯(GNB)、决策树(CART)、线性判别分析(LDA)、
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