基于流形学习降维的决策分析算法

被引：5

作者：

王萌 ^{[1
]}

孙树栋 ^{[2
]}

杨宏安 ^{[2
]}

袁宗寅 ^{[2
]}

机构：

[1] 河南大学工商管理学院

[2] 西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室

来源：

系统工程理论与实践 | 2014年 / 09期

关键词：

流形学习; 等价支持子集; 决策分析; 降维;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

为了有效地分析高维决策表,提出了基于流形学习降维的决策分析算法(decision analysis algorithm based on manifold learning,DAML).算法使用等距映射法(ISOMAP)对原始数据做降维处理,在得到的主坐标数据上进行决策分析.根据核主成分分析法与ISOMAP方法的关系得到主成分与主坐标的转换关系式,并计算原始数据主成分.提出了基于等价支持子集的决策算法用于计算主成分属性重要性、属性区分能力及等价支持子集.在得到等价支持子集的基础上抽取决策规则,根据决策规则预测算法预测未知数据.选取UCI数据库中标准分类数据集作为仿真实验样本,并对比C4.5决策树算法、K最近邻居算法(KNN)与提出的决策规则预测算法在Iris、Breast cancer、Wine、Spectf heart和Ionosphere数据集上的分类精度来验证算法的有效性.

引用

页码：2432 / 2437

页数：6

共 4 条

[1] 基于相异度核空间的支持向量机算法 [J].