快速流分类算法的研究

快速流分类算法的研究
快速流分类算法的研究

数据包的分类

数据包的分类 刘杰 111220065 引言: 传统上,网络路由器通过同样的方式处理到来的数据包来提供最大努力地服务。随着新应用的出现,网络服务供应商希望路由器向不同的应用提供不同的服务质量(QoS)级别。为了满足这些服务质量(QoS)需求,路由器需要实现新的机制,例如许可控制,资源预约,每个数据流的排队,和均衡调度。然而,要实行这些机制的先决条件是路由器要能够对进入的数据流量进行甄别并分类成不同的数据流。我们称这些路由器为流量感知的路由器。一个流量感知的路由器与传统路由器的区别是,它能够持续地跟踪通过的流量并且针对不同的流量应用不同级别的服务。 所有的流量通过不同的规则来加以指定,每一条规则都是由一些通过用特定的值与分组字段进行比较的操作组成。我们称一个规则的集合为分类器。它的形成主要基于一些标准,而这些标准将要用来将不同的数据包分类到一个给定的网络应用。既然一个分类器要定义数据包的属性或者内容,那么数据包分类就是一个识别某个规则或者一个数据包符合或匹配的规则集合的过程。为了详细说明一个具有数据包分类能力的流量感知路由器所提供的各种各样的服务,我们运用了一个在表3.1中展示的示例分类器。假设在图3.1中显示的示例网络中,这个分类器被安装于路由器R中。

在示例分类器中只有四条规则,路由器X提供以下的服务: 数据包过滤:规则R1阻塞所有从外部进入网络A的远程登录连接,其中A可能是一个私有的用于研究的网络。 策略路由:在网络B到D的通过图3.1底部的ATM网络的应用层中,规则R2能够利用实时传输协议(RTP)让路由器传送所有的实时通信量。 流量监管:规则R3限制由C到B的所有传输协议(TCP)的流量速率不超过10Mbps。 有关规则、分类器和包分类的正式描述是在Lakshman 和Stiliadis的工作中给出

机器学习常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总 ?作者:王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习:

在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network) 非监督式学习: 在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习:

快速流分类算法研究综述

快速流分类算法研究综述 李振强 (北京邮电大学信息网络中心,北京 100876) 摘要 本文对流分类算法进行了综述,包括流分类的定义,对流分类算法的要求,以及各种流分类算法的分析比较。文章的最后指出了在流分类方面还没有得到很好解决的问题,作为进一步研究的方向。 关键词 流分类;服务质量;IP 背景 当前的IP网络主要以先到先服务的方式提供尽力而为的服务。随着Internet的发展和各种新业务的出现,尽力而为的服务已经不能满足人们对Internet的要求,IP网络必须提供增强的服务,比如:SLA(Service Level Agreement)服务,VPN(Virtual Private Network)服务,各种不同级别的QoS (Quality of Service)服务,分布式防火墙,IP安全网关,流量计费等。所有这些增强服务的提供都依赖于流分类,即根据包头(packet header)中的一个或几个域(field)决定该包隶属的流(flow)。典型的,包头中可以用来分类的域包括:源IP地址(Source IP Address)、目的IP地址(Destination IP Address)、协议类型(Protocol Type)、源端口(Source Port)和目的端口(Destination Port)等。 流分类算法描述 首先定义两个名词:规则(rule)和分类器(classifier)。用来对IP包进行分类的由包头中若干域组成的集合称之为规则,而若干规则的集合就是分类器。构成规则的域(我们称之为组件component)的值可以是某个范围,例如目的端口大于1023。流分类就是要确定和每个包最匹配的规则。表1是由6条规则组成的一个分类器。我们说这是一个5域分类器,因为每条规则由5个组件构成。我们假定分类器中的规则是有优先级的,越靠前的规则优先级越高,即规则1的优先级最高,规则6的最低。

R语言常用包分类

1、聚类 ?常用的包:fpc,cluster,pvclust,mclust ?基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara ?基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana ?基于模型的方法: mclust ?基于密度的方法: dbscan ?基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust ?基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 ?常用的包: rpart,party,randomForest,rpartOrdinal,tree,marginTree, maptree,survival ?决策树: rpart, ctree ?随机森林: cforest, randomForest ?回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals ?生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、关联规则与频繁项集 ?常用的包:

arules:支持挖掘频繁项集,最大频繁项集,频繁闭项目集和 关联规则 DRM:回归和分类数据的重复关联模型 ?APRIORI算法,广度RST算法:apriori, drm ?ECLAT算法:采用等价类,RST深度搜索和集合的交集:eclat 4、序列模式 ?常用的包:arulesSequences ?SPADE算法:cSPADE 5、时间序列 ?常用的包:timsac ?时间序列构建函数:ts ?成分分解: decomp, decompose, stl, tsr 6、统计 ?常用的包:Base R, nlme ?方差分析: aov, anova ?密度分析: density ?假设检验: t.test, prop.test, anova, aov ?线性混合模型:lme

三种包分类算法的实现 SX1116090

简单实现包分类算法 概要 包分类是VPNs、下一代路由器、防火墙等设备的关键技术。包分类算法研究具有十分重要的意义,是目前的热点之一。本文介绍了常用的包分类算法,分析了它们的优缺点,并简单实现线性、Hicuts 和Hypercut三种基本算法,对这三种算法进行性能对比。

一、包分类算法背景 路由器的主要功能是将一个网络的IP数据报(包)Packet转发到另一个网络。传统路由器仅根据数据包的目的地址对数据包进行转发,提供未加区分的尽力服务(Best Effort Service),这是一维报文分类的典型形式:对所有的用户报文一视同仁的处理。但是,随着因特网规模的不断扩大和应用技术的进步,越来越多的业务需要对数据包进行快速有效的分类以便区别处理提供不同级别的服务,因此路由器还需要对数据包进行进一步的处理。最常见的是根据安全性需要,对包进行过滤,阻止有安全隐患的数据包通过。因此,研究高速包分类算法具有十分重要的意义。 因特网是由许许多多的主机及连接这些主机的网络组成,主机间通过TCP /IP协议交换数据包。数据包从一个主机穿过网络到达另一个主机,其中就需要路由器提供数据包转发服务。近年来,因特网己经从主要连接教育机构的低速网络迅速成为重要的商业基础设施。现在,因特网正呈现两方面的新变化:一方面,因特网上的用户正在呈现爆炸性增长,Web站点正在迅速增加,需要宽带网络的多媒体应用正在日益普及,因特网的通信量也正在呈现爆炸性增长,因特网正日益变得拥挤:另一方面,因特网上的用户正呈现许多不同的种类,从以浏览和下载资料为主的普通家庭用户到经营电子商务的大型企业等等,这些用户从安全、性能、可靠性方面对因特网的期望是不同的。人们希望路由器能够具有诸如数据包过滤、区分服务、QoS、多播、流量计费等额外功能。所有这些处理都需要路由器按某些规则将数据包进行分类,分类后的数据构成许多“流’’,再对每一个流分别进行处理。对于网络流量的不断增长问题,由于光纤技术和DWDM 技术的发展使得链路的速率不再成为瓶颈,已经满足了大流量传输的需求,这就使得路由器的处理速度成为网络整体速度的一个瓶颈。这主要由于路由器需要对每个输入包执行许多操作,包括十分复杂的分类操作。例如,它们需要对每个输入包执行最长前缀匹配以发现其下一跳地址:需要对每个输入包执行多维包分类以便在执行缓冲器管理、QoS调度、防火墙、网络地址翻译、多播服务、虚拟专用网、速率限制、流量计费等任务时区别对待不同的包。因此,为了满足服务快速性和服务多样性这两方面的需要,就必须研究相应的快速包分类算法应用到实际路由中。

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置,所述方法包括:将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组;通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数;使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率;基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重;以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法,包括以下步骤:通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息;从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数;采用聚合法选取参数组成特征向量;以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集,对分类器进行训练,使的分类器具有分类步态行为的能力;将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中,并分别赋予所属类别,统计所有特征向量的所属类别,并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程,降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统,该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据,之后存储到后备训练数据集中进行积累,达到设定的阈值后放入训练数据集中;运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算,构造贝叶斯网络分类器;从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据,经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明,利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统,实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能,提高了诊断的准确性和灵活性,并且该系统构建于网络管理系统之上,易于实施,对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器

分类算法的研究进展

分类算法的研究进展 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域,分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型,该分类模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。分类和回归都可以用于预测,和回归方法不同的是,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续或有序值。 一、分类算法概述为了提高分类的准确性、有效性和可伸缩性,在进行分类之前,通常要对数据进行预处理,包括:(1)数据清理,其目的是消除或减少数据噪声处理空缺值。 (2)相关性分析,由于数据集中的许多属性可能与分类任务不相关,若包含这些属性将减慢和可能误导分析过程,所以相关性分析的目的就是删除这些不相关的或兀余 性。(3)数据变换,数据可以概化到较 高层概念,比如连续值属 为离散值:低、 可概化到高层概念“省”此外,数据也可以规范化,规 范化将给定的值按比例缩放,落入较小的区间,比如【0,1】等。

的属 性“收入”的数值可以概化 性“市” 中、高。又比如,标称值属 二、常见分类算法 2.1 决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。 2.2贝叶斯分类贝叶斯分类是统计学分类方法,它足一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因此其分类准确率可能会下降。为此,就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算

贝叶斯分类算法

最近在面试中,除了基础& 算法& 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法,而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关聚类& 分类算法的系列文章以作为自己备试之用(尽管貌似已无多大必要,但还是觉得应该写下以备将来常常回顾思考)。行文杂乱,但侥幸若能对读者也起到一定帮助,则幸甚至哉。 本分类& 聚类算法系列借鉴和参考了两本书,一本是Tom M.Mitchhell所著的机器学习,一本是数据挖掘导论,这两本书皆分别是机器学习& 数据挖掘领域的开山or杠鼎之作,读者有继续深入下去的兴趣的话,不妨在阅读本文之后,课后细细研读这两本书。除此之外,还参考了网上不少牛人的作品(文末已注明参考文献或链接),在此,皆一一表示感谢。 本分类& 聚类算法系列暂称之为Top 10 Algorithms in Data Mining,其中,各篇分别有以下具体内容: 1. 开篇:决策树学习Decision Tree,与贝叶斯分类算法(含隐马可夫模型HMM); 2. 第二篇:支持向量机SVM(support vector machine),与神经网络ANN; 3. 第三篇:待定... 说白了,一年多以前,我在本blog内写过一篇文章,叫做:数据挖掘领域十大经典算法初探(题外话:最初有个出版社的朋友便是因此文找到的我,尽管现在看来,我离出书日期仍是遥遥无期)。现在,我抽取其中几个最值得一写的几个算法每一个都写一遍,以期对其有个大致通透的了解。 OK,全系列任何一篇文章若有任何错误,漏洞,或不妥之处,还请读者们一定要随时不吝赐教& 指正,谢谢各位。 基础储备:分类与聚类 在讲具体的分类和聚类算法之前,有必要讲一下什么是分类,什么是聚类,都包含哪些具体算法或问题。 常见的分类与聚类算法 简单来说,自然语言处理中,我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题,一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。常用的分类算法包括:朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器,k-最近邻法(k-nearest neighbor,

分类算法

分类算法 摘要:分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一。通过对当前提出的最新的具有代表性的分类算法进行分析和比较,总结每类算法的各方面特性,从而便于研究者对已有的算法进行改进,提出具有更好性能的新的分类算法,同时方便使用者在应用时对算法的选择和使用。 关键词:分类算法决策树基于规则贝叶斯人工神经网络支持向量机 分类是挖掘数据的一个重要技术,是数据挖掘中最有应用价值的技术之一,其应用遍及社会各个领域。分类任务就是通过学习得到一个目标函数(通常也称作分类模型,即分类器),把每个属性集映射到一个预先定义的类标号。分类和回归都可以用于预测。和回归方法不同的是,分类的类标号是离散属性,而预测建模的回归的目标属性是连续的。 构造分类器的过程一般分为训练和测试两个阶段。在构造模型之前,要求将数据集随机地分为训练数据集和测试数据集。在训练阶段,分析训练数据集的属性,为每个属性产生一个对相应数据集的属性描述或模型。在测试阶段,利用属性描述或模型对测试数据集进行分类,测试其分类准确度。一般来说,测试阶段的代价远远低于训练阶段。 为了提高分类的准确性、有效性和可伸缩性,在进行分类之前,通常要对数据进行预处理,包括: (1)数据清理。其目的是消除或减少数据噪声,处理空缺值。 (2)相关性分析。由于数据集中的许多属性可能与分类任务不相关,若包含这些属性将减慢和可能误导学习过程。相关性分析的目的就是删除这些不相关或冗余的属性。 (3)数据变换。数据可以概化到较高层概念。比如,连续值属性“收入”的数值可以概化为离散值:低,中,高。又比如,标称值属性“市”可概化到高层概念“省”。此外,数据也可以规范化, ,规范化将给定属性的值按比例缩放,落入较小的区间,比如[0,1]等。 分类模型的构造方法有决策树类、基于规则类、最近邻类、贝叶斯类、人工神经网络类等。 1决策树分类算法 1.1决策树基本概念 决策树是一种由结点和有向边组成的层次结构,树中包含三种结点;根结点、内部结点和叶结点(终结点)。它采用自顶向下的递归方式,在根结点使用属性将训练数据集区分开,在内部结点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从该结点向下分支,树的每个叶结点都赋予一个类标号,即在叶结点得到结论。决策树是实例的分类器。从根到叶结点的一条路径就对应着一条规则,整个决策树就对应着一组析取表达式规则。可将实例分到多个分类(≥2)并以析取范式(DNF)形式重写为规则。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。 1.2常用的决策树算法 决策树分类算法从提出以来,出现了很多算法,比较常用的有:1986年Quinlan提出了著名的ID3算法。ID3算法体现了决策树分类的优点:算法的理论清晰,方法简单,学习能力较强。其缺点是:只对比较小的数据集有效,且对噪声比较敏感,当训练数据集加大时,决策树可能会随之改变,并且在测试属性选择时,它倾向于选择取值较多的属性。 在ID3算法的基础上,1993年Quinlan又自己提出了改进算法—C4. 5算法。为了适应处理大规模数据集的需要,后来又提出了若干改进的算法,其中SLIQ(su-pervised learning in quest)和SPRINT (scalable parallelizable induction of decision trees)是比较有代表性的两个算法,PUBLIC (Pruning and

数据挖掘分类算法的研究与应用

首都师范大学 硕士学位论文 数据挖掘分类算法的研究与应用 姓名:刘振岩 申请学位级别:硕士 专业:计算机应用技术 指导教师:王万森 2003.4.1

首都师范入学硕.卜学位论Z数据挖掘分类算法的研究与应用 摘要 , f随着数据库技术的成熟应用和Internet的迅速发展,人类积累的数据量正在以指数速度增长。科于这些数据,人{}j已经不满足于传统的查询、统计分析手段,而需要发现更深层次的规律,对决策或科研工作提供更有效的决策支持。正是为了满足这种要求,从大量数据中提取出隐藏在其中的有用信息,将机器学习应用于大型数据库的数据挖掘(DataMining)技术得到了长足的发展。 所谓数据挖掘(DataMining,DM),也可以称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoverDat曲鹅e,KDD),就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据r},,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,它又是一门广义的交叉学科,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型,该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。{乍多分类的方法已被机器学习、专家系统、统计学和神经生物学方面的研究者提}H。本论文主要侧重数据挖掘中分类算法的研究,并将分类算法划分为急切分类和懒散分类,全部研究内容基本围绕着这种划分方法展开。.1本文的主要研究内容:, l,讨论了数掂挖掘中分类的基本技术,包括数据分类的过程,分类数据所需的数据预处理技术,以及分类方法的比较和评估标准;比较了几种典 型的分类算法,包括决策树、k.最近邻分类、神经网络算法:接着,引 出本文的研究重点,即将分类算法划分为急切分类和懒散分类,并基于 这种划分展歼对数据挖掘分类算法的研究。 2.结合对决簸树方法的研究,重点研究并实现了一个“懒散的基于模型的分类”思想的“懒散的决策树算法”。在决策树方法的研究中,阐述了决 策树的基本概念以及决策树的优缺点,决策树方法的应用状况,分析了 决策树算法的迸一步的研究重点。伪了更好地满足网络环境下的应用需 求,结合传统的决策树方法,基于Ⅶ懒散的基于模型的分类”的思想, 实现了一个网络环境下基于B/S模式的“懒散的决策树算法”。实践表明: 在WEB应fH程序叶i采用此算法取得了很好的效果。、 ≯ 3.选取神经H络分类算法作为急切分类算法的代表进行深入的研究。在神经网络中,重点分析研究了感知器基本模型,包括感知器基本模型的构 造及其学习算法,模型的几何意义及其局限性。并针对该模型只有在线 性可分的情况一F彳‘能用感知器的学习算法进行分类的这一固有局限性, 研究并推广了感知器模型。

贝叶斯分类器工作原理

贝叶斯分类器工作原理原理 贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具,它本质上是一 种分类手段,但是它的优势不仅仅在于高分类准确率,更重要的是,它会通过训练集学习一个因果关系图(有向无环图)。如在医学领域,贝叶斯分类器可以辅助医生判断病情,并给出各症状影响关系,这样医生就可以有重点的分析病情给出更全面的诊断。进一步来说,在面对未知问题的情况下,可以从该因果关系图入手分析,而贝叶斯分类器此时充当的是一种辅助分析问题领域的工具。如果我们能够提出一种准确率很高的分类模型,那么无论是辅助诊疗还是辅助分析的作用都会非常大甚至起主导作用,可见贝叶斯分类器的研究是非常有意义的。 与五花八门的贝叶斯分类器构造方法相比,其工作原理就相对简 单很多。我们甚至可以把它归结为一个如下所示的公式: 其中实例用T{X0,X1,…,Xn-1}表示,类别用C 表示,AXi 表示Xi 的 父节点集合。 选取其中后验概率最大的c ,即分类结果,可用如下公式表示 () ()()() ()( ) 0011111 00011111 0|,, ,|,,, ,C c |,i i n n n i i X i n n n i i X i P C c X x X x X x P C c P X x A C c P X x X x X x P P X x A C c ---=---========= ===∝===∏∏()() 1 0arg max |A ,i n c C i i X i c P C c P X x C c -∈=====∏

上述公式本质上是由两部分构成的:贝叶斯分类模型和贝叶斯公式。下面介绍贝叶斯分类器工作流程: 1.学习训练集,存储计算条件概率所需的属性组合个数。 2.使用1中存储的数据,计算构造模型所需的互信息和条件互信息。 3.使用2种计算的互信息和条件互信息,按照定义的构造规则,逐步构建出贝叶斯分类模型。 4.传入测试实例 5.根据贝叶斯分类模型的结构和贝叶斯公式计算后验概率分布。6.选取其中后验概率最大的类c,即预测结果。 其流程图如下所示:

时间序列相关算法

时间序列相关算法 面向瓦斯检测数据的时间序列相似搜索算法研究 赵华(西安科技大学硕士论文) 1.3 时间序列相似搜索发展趋势 总结现有的基于时间序列相似搜索的各种变换方法可以得出时间序列相似搜索问题的发展方向及趋势。从最初时间序列相似性点对点的比较,到DFT和DWT 等方法的数据变换,再到时间序列等长分段后处理的方法,再发展到几种方法结合使用。时间序列相似搜索的算法可以是线性变换,如DFT、DWT 等,也可以是非线性变换,甚至可以分段处理,以关键特征代替原始序列。 提出了基于分段多项式表示(PPR, Piecewise Polynomial Representation)的煤矿瓦斯监测数据相似搜索方法和基于二维小波变换的煤矿瓦斯多变量时间序列相似搜索方法 提出了基于分段多项式表示(PPR, Piecewise Polynomial Representation)的煤矿瓦斯监测数据相似搜索方法。 提出了基于二维小波变换的煤矿瓦斯监测数据的多变量时间序列相似搜索算法。将瓦斯多变量时间序列存为数据矩阵形式,采用二维小波变换方法对数据矩阵降维,并用灰度图像把多变量时间序列可视化,再用欧式距离和Eros 距离进行相似性比较,并分别求出它们的查询效率。 (本篇文章是用于瓦斯涌出量的分析,不是危险源头的辨识,但是关于时间序列数据的处理可能有用,相当于缩短搜索时间的方法。) 基于云模型的时间序列相似性度量方法 时间序列的相似性度量就是衡量两条时间序列之间的相似性,是时间序列的查询、分类、预测的基础,广泛应用于时间序列的聚类、分类和分割等研究领域。一种有效的相似性度量能够提高数据挖掘的效率和准确率。 欧氏距离 欧氏距离、动态时间弯曲(伪h翻iciTm。认厄rpign,简称DTW)距离和形态距离是时间序列相似性度量的经典度量方法,这几种方法在在某些方面都有各自的优势,但是它们在应用到实际的时间序列数据挖掘上有其固有的缺陷。本文在基于这些经典的相似性度量方法的基础上结合云模型的方法理论,提出了一种基于云模型的时间序列相似性度量方法。 欧氏距离是时间序列相似性研究中最广泛采用的相似性度量。它的优点是计算简单,容易理解,运行速度快,广泛应用于时间序列的聚类和分类等研究领域。然而欧氏距离测度存在一些局限性,例如对数据在时间轴上的形变缺乏辨识能力和对噪声的鲁棒性不好,对数据中的扭曲现象非常敏感,且要求两个时间序列长度一样,因此应用范围也受到限制。 DT份距离 D伴可以有效的消除欧氏距离的缺陷,支持时间序列的时间轴伸缩,根据最小代价的时间弯曲路径进行对齐匹配,且DT甲距离不要求两个序列的长度一样,序列的值可以是一对多,或多对一,比较灵活。 形态距离 形态距离在很大程度上受到PLR模型表示的影响,若PLR模型对原时间序列的表示存在较大的误差,会引起形态距离度量上的偏差。 云模型

贝叶斯分类器在机器学习中的研究

贝叶斯分类器在机器学习中的研究 摘要:贝叶斯分类器作为机器学习中的一种分类算法,在有些方面有着其优越的一面,在机器学习中有着广泛的应用,本文通过对机器学习中贝叶斯分类器的解析,指出了贝叶斯分类器在机器学习中的适用方面和不足之处。使其能更加清楚认识了解贝叶斯算法,并能在适合的方面使用贝叶斯算法。 关键词:机器学习贝叶斯算法适用 1. 引言 机器学习是计算机问世以来,兴起的一门新兴学科。所谓机器学习是指研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科,研究计算机获得新知识和新技能,识别现有知识,不断改善性能,实现自我完善的方法,从而使计算机能更大性能的为人类服务。 机器学习所适用的范围广阔,在医疗、军事、教育等各个领域都有着广泛的应用,并发挥了积极的作用。而分类是机器学习中的基本问题之一,目前针对不同的分类技术,分类方法有很多,如决策树分类、支持向量机分类、神经网络分类等。贝叶斯分类器作为机器学习分类中的一种,近年来在许多领域也受到了很大的关注,本文对贝叶斯分类器进行总结分析和比较,提出一些针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 2. 贝叶斯公式与贝叶斯分类器: 2.1贝叶斯公式: 在概率论方面的贝叶斯公式是在乘法公式和全概率公式的基础上推导出来的,它是指设■是样本空间Ω的一个分割,即■互不相容,且,如果■,■,■,则 ,■ 这就是贝叶斯公式,■称为后验概率,■为先验概率,一般是已知先验概率来求后验概率,贝叶斯定理提供了“预测”的实用模型,即已知某事实,预测另一个事实发生的可能性大小。 2.2 机器学习中的贝叶斯法则: 在机器学习中,在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设,我们用■来代表在没训练数据前假设■拥有的初始概率。■为■的先验概率,用■代表将要观察训练数据D的先验概率,以■代表假设■成立的情况下观察到数据D的概率,以■为给定训练数据D时■成立的概率,■称为■的后验概率,机器学习中

分类算法综述

《数据挖掘》 数据挖掘分类算法综述 专业:计算机科学与技术专业学号:S2******* 姓名:张靖 指导教师:陈俊杰 时间:2011年08月21日

数据挖掘分类算法综述 数据挖掘出现于20世纪80年代后期,是数据库研究中最有应用价值的新领域之一。它最早是以从数据中发现知识(KDD,Knowledge Discovery in Database)研究起步,所谓的数据挖掘(Data Mining,简称为DM),就从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际应用的数据中提取隐含在其中的、人们不知道的但又有用的信息和知识的过程。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)。该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 1. 分类的基本步骤 数据分类过程主要包含两个步骤: 第一步,建立一个描述已知数据集类别或概念的模型。如图1所示,该模型是通过对数据库中各数据行内容的分析而获得的。每一数据行都可认为是属于一个确定的数据类别,其类别值是由一个属性描述(被称为类别属性)。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合,因此分类学习又可以称为有指导学习(learning by example)。它是在已知训练样本类别情况下,通过学习建立相应模型,而无指导学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的。 通常分类学习所获得的模型可以表示为分类规则形式、决策树形式或数学公式形式。例如,给定一个顾客信用信息数据库,通过学习所获得的分类规则可用于识别顾客是否是具有良好的信用等级或一般的信用等级。分类规则也可用于对今后未知所属类别的数据进行识别判断,同时也可以帮助用户更好的了解数据库中的内容。 图1 数据分类过程中的学习建模 第二步,利用所获得的模型进行分类操作。首先对模型分类准确率进行估计,例如使用保持(holdout)方法。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的,那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知)进行分类。例如,在图2中利用学习获得的分类规则(模型)。对已知测试数据进行模型

分类算法综述

分类算法综述 1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下:输入数据,或称训练集(Training Set),是一条条的数据库记录(Record)组成的。每一条记录包含若干个属性(Attribute),组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签(Class Label)与之对应。该类标签是系统的输入,通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量:(v1,v2,…, vn ;c)。在这里vi表示字段值,c表示类别。分类的目的是:分析输入数据,通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的,我们仍可以由此预测这些新

数据所属的类。注意是预测,而不能肯定,因为分类的准确率不能达到百分之百。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说:我们获得了对这个类的知识。 2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多,下面介绍一些经典的分类方法,分析 各自的优缺点。 2.1 决策树分类算法决策树(Decision Tree)是一种有向无环图(Directed Acyclic Graphics,DAG)。决策树方法是利用信息论中 的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段,建立决策树的一个结点,在根据该属性字段的 不同取值建立树的分支,在每个子分支子集中重复 建立树的下层结点和分支的一个过程。构造决策树 的具体过程为:首先寻找初始分裂,整个训练集作 为产生决策树的集合,训练集每个记录必须是已经 分好类的,以决定哪个属性域(Field)作为目前最 好的分类指标。一般的做法是穷尽所有的属性域, 对每个属性域分裂的好坏做出量化,计算出最好的 一个分裂。量化的标准是计算每个分裂的多样性(Diversity)指标。其次,重复第一步,直至每个叶 节点内的记录都属于同一类且增长到一棵完整的树。

各种分类算法比较

各种分类算法比较 最近在学习分类算法,顺便整理了各种分类算法的优缺点。 1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。 三、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 四、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 五、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 六、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 七、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 八、决策树可很好地扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点: 一、对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 二、决策树处理缺失数据时的困难。 三、过度拟合问题的出现。 四、忽略数据集中属性之间的相关性。 2 人工神经网络的优缺点

人工神经网络的优点:分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强,对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力,能充分逼近复杂的非线性关系,具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点:神经网络需要大量的参数,如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值;不能观察之间的学习过程,输出结果难以解释,会影响到结果的可信度和可接受程度;学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。 3 遗传算法的优缺点 遗传算法的优点: 一、与问题领域无关切快速随机的搜索能力。 二、搜索从群体出发,具有潜在的并行性,可以进行多个个体的同时比较,鲁棒性好。 三、搜索使用评价函数启发,过程简单。 四、使用概率机制进行迭代,具有随机性。 五、具有可扩展性,容易与其他算法结合。 遗传算法的缺点: 一、遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码, 二、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.没有能够及时利 用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢,要得要较精确的解需要较多的训练时间。 三、算法对初始种群的选择有一定的依赖性,能够结合一些启发算法进行改进。 4 KNN算法(K-Nearest Neighbour) 的优缺点 KNN算法的优点: 一、简单、有效。 二、重新训练的代价较低(类别体系的变化和训练集的变化,在Web环境和电子商务应用中是很常见的)。 三、计算时间和空间线性于训练集的规模(在一些场合不算太大)。

分类算法

分类算法 目录 1.分类算法 (3) 2.典型分类算法 (3) 2.1 决策树分类算法 (3) 2.1.1 算法概述 (3) 2.1.2 算法优缺点 (3) 2.1.3 算法分类介绍 (4) 2.1.3.1 ID3(C4.5)算法 (4) 2.1.3.2 SLIQ分类算法 (4) 2.1.3.3 SPRINT分类算法 (5) 2.2 三种典型贝叶斯分类器 (5) 2.2.1 算法概述 (5) 2.2.2 算法分类介绍 (5) 2.2.2.1 朴素贝叶斯算法 (5) 2.2.2.2 TAN算法 (6) 2.2.2.3 贝叶斯网络分类器 (7) 2.2.3 三类方法比较 (7) 2.3 k-近邻 (8) 2.4 基于数据库技术的分类算法 (9) 2.4.1 MIND算法 (9) 2.4.2 GAC-RDB算法 (9)

2.5 基于关联规则的分类算法 (10) 2.5.1 Apriori算法 (10) 2.6 支持向量机分类 (11) 2.7 基于软计算的分类方法 (11) 2.7.1 粗糙集 (12) 2.7.2 遗传算法 (12) 2.7.3 模糊逻辑 (13) 2.7.4 人工神经网络算法 (14) 2.7.4.1 算法概述 (14) 2.7.4.2 算法优缺点 (14) 2.7.4.3 算法分类 (15) 2.7.4.3.1 BP神经网络分类算法 (15) 2.7.4.3.2 RBF神经网络 (16) 2.7.4.3.3 SOFM神经网络 (17) 2.7.4.3.4 学习矢量化(LVQ)神经网络 (17) 3 其他分类算法 (18) 3.1 LB算法 (18) 3.2 CAEP算法 (18)

朴素贝叶斯分类算法代码实现

朴素贝叶斯分类算法 一.贝叶斯分类的原理 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说,贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。 贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。该网络中应包含类结点C,其中C 的取值来自于类集合( c1 , c2 , ... , cm),还包含一组结点X = ( X1 , X2 , ... , Xn),表示用于分类的特征。对于贝叶斯网络分类器,若某一待分类的样本D,其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ,则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ,( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式: P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | X = x) , P( C = c2 | X = x ) , ... , P( C = cm | X = x ) } 贝叶斯公式: P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x) 其中,P( C = ci) 可由领域专家的经验得到,而P( X = x | C = ci) 和P( X = x) 的计算则较困难。 二.贝叶斯伪代码 整个算法可以分为两个部分,“建立模型”与“进行预测”,其建立模型的伪代码如下: numAttrValues 等简单的数据从本地数据结构中直接读取 构建几个关键的计数表 for(为每一个实例) { for( 每个属性 ){ 为 numClassAndAttr 中当前类,当前属性,当前取值的单元加 1 为 attFrequencies 中当前取值单元加 1 } } 预测的伪代码如下: for(每一个类别){ for(对每个属性 xj){ for(对每个属性 xi){

贝叶斯分类算法

贝叶斯分类算法

matlab源程序: A1=[2 4 3 2 4 3 3 6 6 3;3 0 2 2 2 1 4 1 2 3]; B1=[9;5]; C1=[A1,B1] %类别为C j及在C j条件下A i取a i的样例数 A2=[A1(1,:)./B1(1);A1(2,:)./B1(2)]; B2=[B1(1)/sum(B1);B1(2)/sum(B1)] C2=[A2,B2] %先验概率P(C j) 和条件概率P(a i|C j) disp('样本x={Sunny,Hot,High,Weak}') P1=C2(1,1)*C2(1,4)*C2(1,7)*C2(1,9)*C2(1,11); %等于Yes的概率P(Yes|x) P2=C2(2,1)*C2(2,4)*C2(2,7)*C2(2,9)*C2(2,11); %等于No的概率P(No|x) disp('等于yes的概率P(Yes|x)=') disp(P1) disp('等于No的概率P(No|x)=') disp(P2) max(P1,P2); %选择其中概率最大的类别作为x的类别if P1>=P2 disp('x分类为Yes') else disp('x分类为No') end 运行结果: C1 = 2 4 3 2 4 3 3 6 6 3 9 3 0 2 2 2 1 4 1 2 3 5 B2 = 0.6429 0.3571

C2 = Columns 1 through 8 0.2222 0.4444 0.3333 0.2222 0.4444 0.3333 0.3333 0.6667 0.6000 0 0.4000 0.4000 0.4000 0.2000 0.8000 0.2000 Columns 9 through 11 0.6667 0.3333 0.6429 0.4000 0.6000 0.3571 样本x={Sunny,Hot,High,Weak} 等于yes的概率P(Yes|x)= 0.0071 等于no的概率P(No|x)= 0.0274 x分类为No

机器学习常见算法分类

机器学习常见算法分类汇总 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习: 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)

非监督式学习: 在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习: 在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。

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