【摘 要】
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分类问题是常见的数据分析问题之一。在大数据时代,越来越多的数据能够被观测和收集到,分类方法也被用于解决各种实际问题,但常用的分类方法具有一定的局限性。比如线性的分类方法不能解决非线性可分的问题;很多分类方法只适用于二分类问题,不能进行多分类等。本文通过研究非参特征变换相关的方法及其在多分类问题中的应用,希望能够改善这两方面的问题。非参数的方法在分类问题中已经有了很多的应用,其中Fan和Feng等（
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分类问题是常见的数据分析问题之一。在大数据时代,越来越多的数据能够被观测和收集到,分类方法也被用于解决各种实际问题,但常用的分类方法具有一定的局限性。比如线性的分类方法不能解决非线性可分的问题;很多分类方法只适用于二分类问题,不能进行多分类等。本文通过研究非参特征变换相关的方法及其在多分类问题中的应用,希望能够改善这两方面的问题。非参数的方法在分类问题中已经有了很多的应用,其中Fan和Feng等（2016）[1]提出的 FANS（Feature Augmentation via Nonparametrics and Selection）方法在解决非线性可分的问题方面表现出了一定的优势。由于FANS及其他进行非参特征变换的方法都只采用了单个变量的核密度估计,没有考虑到变量之间的相关性,这对模型的分类效果可能有一定影响,所以本文结合半朴素贝叶斯分类器AODE（Averaged One-Dependent Estimator）方法的思想对 FANS 进行了扩充,引入二元核密度估计来刻画变量之间的相关性,并称之为AODE-FANS。此外,实际应用中经常需要进行多分类分析,而FANS和AODE-FANS方法都只能处理二分类问题,因此本文采用了 One-vs-One的方法将它们扩展至多分类问题。为说明AODE-FANS方法的效果,本文先通过数值模拟分别验证了二分类和多分类问题下该方法与FANS方法的分类效果。然后用垃圾邮件分类数据和图片分类数据做了进一步的验证,发现AODE-FANS方法确实表现出了一定的优势。最后,本文将多分类AODE-FANS方法应用于网络日志数据的分析,基于用户的访问行为特征对用户进行分类,发现该方法能够较好地区分访问用户的类别,且分类效果优于其他的网络日志数据分析方法。
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