下面介绍几种常见的人工智能数据集分类方法: 1.根据数据类型分类:数据集可以分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等。结构化数据是具有明确定义的格式和值类型的数据,如关系型数据库的表格数据。非结构化数据包含不同格式和类型的数据,如文本、音频、图像、视频等。半结构化数据则是介于结构化数据和非结构化...
在数据采样方法中从欠采样、过采样和混合采样三方面介绍不平衡数据集的分类方法；在欠采样方法中分为基于K 近邻、Bagging和Boosting三种方法；在过采样方法中从合成少数过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technology，SMOTE）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）两个角度来分析不平衡数据集的分类方法；...
1. 数据集分析 首先,我们需要对原始数据集进行初步分析,了解各个分类的分布情况。这可以通过统计每个分类的样本数量,并计算其占比来实现。在这个过程中,我们可以发现哪些分类的样本数量较少,需要被统一到“其他”类中。 2. 确定统一标准 接下来,我们需要确定一个统一标准,用于判断哪些分类应该被统一到“其他”类中。
可以使用“链接其他记录”字段、或数据处理中的自动添加链接、自动化规则中的自动添加链接，来建立关系，...
SVM算法是一种分类和回归的方法,它通过将数据映射到高维空间中来寻找一个最优的超平面,从而将不同的类别分开。决策树算法则是一种基于树结构的分类算法,它通过不断划分数据集来建立一个树形模型,从而实现分类。 传统机器学习方法的优势在于它们可以处理小数据集,并且不需要太多的计算资源。此外,这些算法在特征工程...
Φ(×) 表示映射函数, 引入 Lagrange 乘子, 及核函数 K(xi xj)=Φ(xi)×Φ(xj) , 利用 Wolf基于OC-SVM的大型数据集分类方法张ZHANG Yu, LUO Ke长沙理工大学 计算机与通信工程学院,长沙 410076Institute of Computer and Communication Engineering,Changsha University of Science and Technology,Changsha 410076,...
类别不平衡和误分类代价不等的数据集分类方法及应用1 数据集分类是机器学习中的重要研究领域,旨在从大量数据中提取有用的信息以支持决策和预测。在许多现实场景中,数据集中的类别分布可能不平衡,即某些类别的样本数量较少,而其他类别的样本数量较多。此外,误分类的代价也可能不相同,即对于不同的误分类类型,代价不同...
这里笼统地说规则法可能会使大家一头雾水,那我再重新说一遍博文标题:一种基于先验知识的产生式规则遥感数据分类的一分类方法。这样说可能更糟糕了。 :) 先举个例子,我需要提取一个数据集的植被分布。你说植被区域NDVI值大于0.2,这就是先验知识。我处理数据,如果NDVI大于0.2就判定为是植被,这就是产生式规则的IF...
类别不平衡和误分类代价不等的数据集分类方法及应用的中期报告一、背景介绍随着数据科学的发展,分类问题的研究逐渐受到了广泛关注。然而,在实际应用中,我们经常会遇到一些特殊情况,如样本数量不平衡或者误分类的代价不等等问题。这些问题对分类模型的性能评估和应用带来了一定的挑战。针对这些问题,学者们提出了一些方法和...
杭州数圭通取得基于数据集的数据分类分级方法专利 金融界2024年11月13日消息，国家知识产权局信息显示，杭州数圭通科技有限公司取得一项名为“一种基于数据集的数据分类分级方法、装置、设备及介质”的专利，授权公告号CN 117951174 B，申请日期为2023年12月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...