%0 Journal Article
%T 基于分层聚类及重采样的大规模数据分类
%A 张永
%A 浮盼盼
%A 张玉婷
%J 计算机应用
%D 2013
%X ？针对大规模数据的分类问题,将监督学习与无监督学习结合起来,提出了一种基于分层聚类和重采样技术的支持向量机(svm)分类方法。该方法首先利用无监督学习算法中的k-means聚类分析技术将数据集划分成不同的子集,然后对各个子集进行逐类聚类,分别选出各类中心邻域内的样本点,构成最终的训练集,最后利用支持向量机对所选择的最具代表样本点进行训练建模。实验表明,所提方法可以大幅度降低支持向量机的学习代价,其分类精度比随机欠采样更优,而且可以达到采用完整数据集训练所得的结果
%K 海量数据
%K 分类
%K 聚类
%K 重采样
%K 支持向量机
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract16739.shtml