【摘 要】
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提出了一种基于增量学习和最小绝对值收缩和选择算子（Lasso）特征选择融合的数据可视化模式识别方法。该方法首先对归一化数据进行一级Lasso筛选特征降维,之后对连续数据进行基
【基金项目】
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国家自然科学基金（61273019,81373767,61501397,61201111）, 河北省自然科学基金（F2016203443）资助项目
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提出了一种基于增量学习和最小绝对值收缩和选择算子（Lasso）特征选择融合的数据可视化模式识别方法。该方法首先对归一化数据进行一级Lasso筛选特征降维,之后对连续数据进行基于Gini指数的粒化,再送入增量模式学习系统进行增量学习,针对维数大量升高的情况进行Lasso二级特征筛选生成一致模式决策表,生成属性偏序结构图可视化规则发现。数据采用来自UCI的5个数据库,并与分类器KNN,SVM,Adaboost,Random Forest进行分类准确度比较,实验表明,基于该算法的分类精度普遍高于其他分类器水平,
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