基于超网络和投影降维的高维数据流在线分类算法

摘要

为了提高高维数据流在线分类的准确率,设计一种基于超网络和投影降维的高维数据流在线分类算法.将高维数据流的特征子集建模为超网络模型,算法的学习目标是搜索最优的超边集合,选出判别能力强的特征子集.利用高斯核将高维空间的数据点投影到低维空间,采用梯度下降法计算数据点间的相似性矩阵.基于贝叶斯分类器模型更新机制,动态地学习新到达的数据流,基于学习的结果更新超网络的超边,再利用超网络指导分类器进行分类.仿真结果表明,该算法实现了较高的分类准确率,并且对于噪声也具有较好的鲁棒性.