圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準 商品名稱： 基于支持向量機的聚類及文本分類關鍵技術研究 作者： 平源 等 市場價： 68元 文軒網價： 53元【78折】 ISBN號： 9787115332691 出版社： 人民郵電出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2014-01-01 版次：1 頁數：184 印刷時間：2014-01-01 印次：1 字數：228.00千字
主編推薦 由于目前尚沒有發現從理論本質到設計原理以及實施方案角度全程對敏感數據防泄漏方法進行揭示的書籍，特點主要有：
（1）或將成為最早揭示敏感數據防泄漏統一模型所涉及的從系統架構到相關理論技術的書籍；
（2）將綜合包含機器學習、可信計算平臺、數據庫安全以及安全協議等部分最新的研究成果；
（3）書中實現和實施的部分將圍繞著安全中間件的模式進行詳細介紹；
（4）是理論和實踐方案的結合，既不缺乏理論基礎，也不會缺乏設計和實施細節，有利于讀者了解數據防泄漏保護的本質。
內容簡介 《基于支持向量機的聚類及文本分類關鍵技術研究》在國內外已有相關工作成果的基礎上，研究了以支持向量機理論為基礎的聚類分析方法及文本分類中的關鍵技術，內容涉及模型基本原理、參數分析、數據預處理、聚類分析關鍵問題與改進及文本表示策略等，旨在系統地總結作者近年來在該領域的研究工作，并幫助讀者快速了解影響支持向量聚類和分類器的關鍵因素及發揮優勢、規避局限的分析方法和改進思路。全書共分為6章，第1章為緒論；第2章介紹支持向量機理論基礎，并重點總結和分析了支持向量機分類機、聚類器及回歸機的研究現狀；第3章先給出了噪聲數據定義及其消除算法，后引入簇原型思想建立了雙質心支持向量聚類算法；第4章進一步分析了原型對簇標定的影響，論證了在特征空間對數據集進行凸分解的可行性及分解后影響簇連接性判斷準確率的原因，并提出了基于凸分解的簇標定算法；第5章提出了直接用簇邊界樣本構造支持函數的快速支持向量聚類算法，并通過文本聚類和P2P流量分析實驗驗證了算法的有效性；第6章通過對最大間隔原理、結構化風險與數據集可分性的關系和文本表示關鍵問題的分析，以豐富文本向量所攜帶信息量為目的，從多個角度提出了對基于支持向量機的文本分類性能提升方案。最后為全書總結和在本領域進一步研究的建議。
《基于支持向量機的聚類及文本分類關鍵技術研究》可供從事機器學習、文本分類相關理論及應用研究，尤其對支持向量機相關研究感興趣的科研、教學和工程技術人員參考。
目錄 第1章 緒論
1.1 引言
1.2 機器學習理論
1.2.1 無監督學習
1.2.2 有監督學習
1.2.3 半監督學習
1.2.4 增強學習
1.3 支持向量機與聚類分析
1.4 支持向量機與文本分類
1.5 本書的主要工作
第2章 支持向量機技術基礎
2.1 引言
2.2 統計學習理論
2.3 支持向量機技術
2.3.1 支持向量分類機
2.3.2 L2-支持向量機
2.3.3 多類問題的決策方法
2.3.4 支持向量回歸機模型
2.3.5 支持向量機研究現狀
2.4 支持向量聚類
2.4.1 支持向量聚類模型
2.4.2 影響支持向量聚類的關鍵因素
2.5 本章小結
第3章 雙質心支持向量聚類
3.1 引言
3.2 噪聲數據點消除策略
3.2.1 噪聲數據分布結構分析
3.2.2 噪聲數據消除算法
3.3 雙質心簇標定策略
3.3.1 簇的分解策略
3.3.2 單組件雙質心的構造
3.3.3 成員關系的判定規則
3.3.4 算法描述
3.4 DBC時間性能分析
3.5 聚類實驗分析
3.5.1 數據集
3.5.2 實驗對比算法
3.5.3 噪聲數據消除實驗
3.5.4 DBC聚類效果測試
3.5.5 DBC整體性能測試
3.5.6 DBC模型的半監督應用測試
3.6 本章小結
第4章 基于凸分解的簇標定算法
4.1 引言
4.2 基于凸分解的簇標定算法
4.2.1 簇在特征空間中的凸性質
4.2.2 支持超凸多面體的凸分解
4.2.3 凸包的標定算法
4.2.4 標定非凸包樣本
4.3 CDCL算法時間性能分析
4.4 聚類實驗分析
4.4.1 數據集
4.4.2 實驗對比算法
4.4.3 CDCL算法適應能力分析
4.4.4 CDCL算法整體性能測試
4.5 本章小結
第5章 快速支持向量聚類算法
5.1 引言
5.2 快速支持向量聚類算法(FASVC)
5.2.1 選擇簇邊界樣本
5.2.2 構造超球面
5.2.3 自適應的簇標定策略
5.2.4 FASVC算法的實現
5.3 FASVC時間性能及特點分析
5.3.1 FASVC時間性能分析
5.3.2 FASVC算法特點
5.4 聚類實驗分析
5.4.1 數據集
5.4.2 實驗對比算法
5.4.3 FASVC參數敏感性測試
5.4.4 FASVC算法整體性能測試
5.4.5 利用FASVC進行文本聚類
5.4.6 利用FASVC識別P2P流量
5.5 本章小結
第6章 基于支持向量機的多模式文本分類研究
6.1 引言
6.2 文本表示的關鍵問題與啟示
6.2.1 場景1：特征的文檔頻率之外的信息
6.2.2 場景2：最大值保留的特征權重與特征的多類別分布信息
6.2.3 場景3：文本的結構信息
6.3 基于支持向量機的多模式文本分類方案
6.3.1 自適應的文本塊劃分算法
6.3.2 兼顧類別貢獻度和類間區分度的特征權重方案
6.3.3 融合多類別傾向的特征類間區分能力強化方案
6.3.4 基于文本塊重要性分布加權的特征頻率方案
6.4 分類實驗分析
6.4.1 數據集
6.4.2 實驗對比方案
6.4.3 評價指標
6.4.4 CCE方案實驗結果與分析
6.4.5 C2TCTVT算法框架實驗結果與分析
6.4.6 NWET與N2WET組合方案實驗結果與分析
6.5 本章小結
結束語
參考文獻
名詞索引
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 基于支持向量機的聚類及文本分類關鍵技術研究 |
| 作者： | 平源 等 |
| 市場價： | 68元 |
| 文軒網價： | 53元【78折】 |
| ISBN號： | 9787115332691 |
| 出版社： | 人民郵電出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2014-01-01 | 版次：1 | 頁數：184 |
| 印刷時間：2014-01-01 | 印次：1 | 字數：228.00千字 |
| 主編推薦 | |
| 由于目前尚沒有發現從理論本質到設計原理以及實施方案角度全程對敏感數據防泄漏方法進行揭示的書籍，特點主要有： （1）或將成為最早揭示敏感數據防泄漏統一模型所涉及的從系統架構到相關理論技術的書籍； （2）將綜合包含機器學習、可信計算平臺、數據庫安全以及安全協議等部分最新的研究成果； （3）書中實現和實施的部分將圍繞著安全中間件的模式進行詳細介紹； （4）是理論和實踐方案的結合，既不缺乏理論基礎，也不會缺乏設計和實施細節，有利于讀者了解數據防泄漏保護的本質。 |
| 內容簡介 | |
| 《基于支持向量機的聚類及文本分類關鍵技術研究》在國內外已有相關工作成果的基礎上，研究了以支持向量機理論為基礎的聚類分析方法及文本分類中的關鍵技術，內容涉及模型基本原理、參數分析、數據預處理、聚類分析關鍵問題與改進及文本表示策略等，旨在系統地總結作者近年來在該領域的研究工作，并幫助讀者快速了解影響支持向量聚類和分類器的關鍵因素及發揮優勢、規避局限的分析方法和改進思路。全書共分為6章，第1章為緒論；第2章介紹支持向量機理論基礎，并重點總結和分析了支持向量機分類機、聚類器及回歸機的研究現狀；第3章先給出了噪聲數據定義及其消除算法，后引入簇原型思想建立了雙質心支持向量聚類算法；第4章進一步分析了原型對簇標定的影響，論證了在特征空間對數據集進行凸分解的可行性及分解后影響簇連接性判斷準確率的原因，并提出了基于凸分解的簇標定算法；第5章提出了直接用簇邊界樣本構造支持函數的快速支持向量聚類算法，并通過文本聚類和P2P流量分析實驗驗證了算法的有效性；第6章通過對最大間隔原理、結構化風險與數據集可分性的關系和文本表示關鍵問題的分析，以豐富文本向量所攜帶信息量為目的，從多個角度提出了對基于支持向量機的文本分類性能提升方案。最后為全書總結和在本領域進一步研究的建議。 《基于支持向量機的聚類及文本分類關鍵技術研究》可供從事機器學習、文本分類相關理論及應用研究，尤其對支持向量機相關研究感興趣的科研、教學和工程技術人員參考。 |
| 目錄 | |
| 第1章 緒論 1.1 引言 1.2 機器學習理論 1.2.1 無監督學習 1.2.2 有監督學習 1.2.3 半監督學習 1.2.4 增強學習 1.3 支持向量機與聚類分析 1.4 支持向量機與文本分類 1.5 本書的主要工作 第2章 支持向量機技術基礎 2.1 引言 2.2 統計學習理論 2.3 支持向量機技術 2.3.1 支持向量分類機 2.3.2 L2-支持向量機 2.3.3 多類問題的決策方法 2.3.4 支持向量回歸機模型 2.3.5 支持向量機研究現狀 2.4 支持向量聚類 2.4.1 支持向量聚類模型 2.4.2 影響支持向量聚類的關鍵因素 2.5 本章小結 第3章 雙質心支持向量聚類 3.1 引言 3.2 噪聲數據點消除策略 3.2.1 噪聲數據分布結構分析 3.2.2 噪聲數據消除算法 3.3 雙質心簇標定策略 3.3.1 簇的分解策略 3.3.2 單組件雙質心的構造 3.3.3 成員關系的判定規則 3.3.4 算法描述 3.4 DBC時間性能分析 3.5 聚類實驗分析 3.5.1 數據集 3.5.2 實驗對比算法 3.5.3 噪聲數據消除實驗 3.5.4 DBC聚類效果測試 3.5.5 DBC整體性能測試 3.5.6 DBC模型的半監督應用測試 3.6 本章小結 第4章 基于凸分解的簇標定算法 4.1 引言 4.2 基于凸分解的簇標定算法 4.2.1 簇在特征空間中的凸性質 4.2.2 支持超凸多面體的凸分解 4.2.3 凸包的標定算法 4.2.4 標定非凸包樣本 4.3 CDCL算法時間性能分析 4.4 聚類實驗分析 4.4.1 數據集 4.4.2 實驗對比算法 4.4.3 CDCL算法適應能力分析 4.4.4 CDCL算法整體性能測試 4.5 本章小結 第5章 快速支持向量聚類算法 5.1 引言 5.2 快速支持向量聚類算法(FASVC) 5.2.1 選擇簇邊界樣本 5.2.2 構造超球面 5.2.3 自適應的簇標定策略 5.2.4 FASVC算法的實現 5.3 FASVC時間性能及特點分析 5.3.1 FASVC時間性能分析 5.3.2 FASVC算法特點 5.4 聚類實驗分析 5.4.1 數據集 5.4.2 實驗對比算法 5.4.3 FASVC參數敏感性測試 5.4.4 FASVC算法整體性能測試 5.4.5 利用FASVC進行文本聚類 5.4.6 利用FASVC識別P2P流量 5.5 本章小結 第6章 基于支持向量機的多模式文本分類研究 6.1 引言 6.2 文本表示的關鍵問題與啟示 6.2.1 場景1：特征的文檔頻率之外的信息 6.2.2 場景2：最大值保留的特征權重與特征的多類別分布信息 6.2.3 場景3：文本的結構信息 6.3 基于支持向量機的多模式文本分類方案 6.3.1 自適應的文本塊劃分算法 6.3.2 兼顧類別貢獻度和類間區分度的特征權重方案 6.3.3 融合多類別傾向的特征類間區分能力強化方案 6.3.4 基于文本塊重要性分布加權的特征頻率方案 6.4 分類實驗分析 6.4.1 數據集 6.4.2 實驗對比方案 6.4.3 評價指標 6.4.4 CCE方案實驗結果與分析 6.4.5 C2TCTVT算法框架實驗結果與分析 6.4.6 NWET與N2WET組合方案實驗結果與分析 6.5 本章小結 結束語 參考文獻 名詞索引 |
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