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主题

1 篇 knn
1 篇 不平衡数据集
1 篇 葡萄酒质量预测
1 篇 稀疏化算法
1 篇 近邻分布
1 篇 自适应过采样算法

机构

1 篇 沈阳大学

作者

1 篇 李阳逸

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=自适应过采样算法"

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详细简洁

排序：

考虑样本分布的KNN算法及其在葡萄酒质量预测中的应用

考虑样本分布的KNN算法及其在葡萄酒质量预测中的应用

引用

作者：李阳逸沈阳大学

学位级别：硕士

近年来,随着生活水平的提高,葡萄酒越来越受到人们的喜爱。葡萄酒的生产工艺复杂,易受各种因素影响,因此,利用葡萄酒的理化数据来实时控制生产过程是十分必要的。KNN(k-Nearest Neighbor,k-近邻)算法是一个经典分类算法,适用于多类别场... 详细信息

近年来,随着生活水平的提高,葡萄酒越来越受到人们的喜爱。葡萄酒的生产工艺复杂,易受各种因素影响,因此,利用葡萄酒的理化数据来实时控制生产过程是十分必要的。KNN(k-Nearest Neighbor,k-近邻)算法是一个经典分类算法,适用于多类别场景,但是在面对较大数据集时会发生运行效率低以及对数据集的平衡性敏感等问题。由于葡萄酒数据集具有样本种类多、类别不平衡性等特点,在使用KNN算法对其进行等级分类时,难以取得理想的效果。同时,大数据集也会使模型运算速度变得缓慢。本文针对这个问题进行了以下研究工作:(1)不平衡数据存在复杂的分布,如小析取项、类间重叠和噪声等问题时,SMOTE算法没有考虑到样本的邻域信息,在插值时易合成噪声和重叠样本,干扰数据集的后续处理。因此,提出一种考虑近邻分布的自适应过采样方法(CDL-NDWCOTE)。首先,考虑样本分布的不同情形,研究一种样本集的簇划分方法(CDL),根据样本的位置信息标记出小析取项、类间重叠区域、内部和噪声样本,删除噪声样本并保留其他三类作为采样样本。其次,利用各类邻域样本构建超球体,提出一种考虑近邻分布自适应权重综合计算方法,最后,将权重赋予合成时需要选择的近邻,三类少类簇内分别进行差别化的新样本合成。类间重叠区域样本选择随机线性插值合成方式,内部、小析取项样本选择三角形内随机线性插值合成方式,以避免合成重叠的同类、异类样本和噪声。使用C4.5分类器在真实不平衡数据集和生成集上进行实验,得到的评估指标与多种过采样算法进行对比,验证了方法的有效性。(2)针对KNN分类算法处理大数据集运算速度慢的问题,对数据预处理,通过基于DPC-JA的样本稀疏化方法,首先采用密度峰值聚类算法找出每个聚类中心,其次将各个聚类中心作为参考样本点,分别对每个类别的样本进行杰卡德相似度分析,将各个样本对聚类中心样本的相似度作为判别样本间相似度的依据;最后删除与聚类中心相似度大的样本点。以这种方法降低分类算法的运算量,提高模型运算效率。使用KNN算法得到样本稀疏化后的分类模型,并对比与不经过样本稀疏化处理KNN模型的平均错误率、运算时间和分类精度等,验证了DPC-JA在提升KNN分类效率方面的效果。(3)建立CDL-NDWCOTE过采样结合DPC-JA样本稀疏化预处理数据的KNN分类模型,并基于模型建立葡萄酒质量品鉴系统,通过葡萄酒生产过程中的理化数据,预测成酒的质量。将本文改模型与未改进的KNN模型、单步骤改进的KNN模型和其他模型进行对比,所有结果表明,提出的方法优于现有模型。验证了CDL-NDWCOTE和DPC-JA改进的KNN预测模型具有良好的泛化性能,在预测葡萄酒质量上的有效性和实用性。

关键词：葡萄酒质量预测 KNN 不平衡数据集近邻分布自适应过采样算法稀疏化算法

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