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1、毕业设计的相关工作毕业设计的相关工作邱邱 诚诚l毕业设计主要内容llibD3C使用毕业设计主要内容毕业设计主要内容基于聚类的选择性集成学习研究l基于集成学习的信贷风险研究l基于集成学习的音乐识别方法研究l多标记分类中的集成学习l未来研究点基于聚类的选择性集成学习研究基于聚类的选择性集成学习研究l基于聚类的集成修剪l目的：去除冗余的分类器，提高整体差异性l原理：错分交集作为距离度量的k-meansl动态选择与循环集成l目的：构建多层次的优化模型l原理：相互一致性度量，顺序搜索算法基于集成学习的不平衡数据研究基于集成学习的不平衡数据研究l不同集成方法对于AUC和精度的影响情况l信贷测评上的应用基于
2、集成学习的音乐识别方法研基于集成学习的音乐识别方法研究究l进行分类器过滤l目的：自动剔除分类器集合中不适合多分类数据集的分类器l利用交叉验证进行分类器参数调整l目的：提高分类器在多分类数据集上的能力多标记分类中的集成学习多标记分类中的集成学习l基于问题转化法的选择性集成学习l目的：应用于多标记分类l原理：Binary relevance (BR)l多标记分类数据集上的应用l目的：验证方法的可行性l原理：Hamming loss，micro-average F-measure未来研究点未来研究点l差异性度量l不必要局限于相互一致性度量l对比不同相互一致性度量方式l聚类算法的改进lK-means改
3、进l聚类簇数的选择l不必要局限于k-means，比如谱聚类l启发式算法l结合PSO等算法进行分类器的修剪参考论文参考论文l聚类改进l论文：Spectral Methods for Automatic Multi-scale Data Clustering lPSO结合l论文：Multilayer Ensemble Pruning via Novel Multi-sub-swarm Particle Swarm OptimizationlibD3C使用使用lWeka环境下的配置llibD3C代码修改工作lEclipse中以jar包形式调用Weka环境下的配置环境下的配置l配置条件llibD3C包
4、 (点击获取)lWeka以上的版本lWeka中需要添加的包 (点击获取)Weka环境下的配置环境下的配置l配置步骤l搜索wekafiles文件夹 (一般在用户目录下)l将之前下载的算法包解压放入packages目录下l启动weka即可libD3C代码修改工作代码修改工作l调用libD3ClSample类进行修改lConfig目录下修改分类器配置文件l功能改进l包下进行修改libD3C代码修改工作代码修改工作l包lMyKMeans类l改进了距离度量方式lMyUtil类l获取路径l获取样例lSelectiveEnsemble类l用于交叉验证的概率分布模型lSelectiveStrategy类l基于聚类的集成学习算法lSelectiveAlgorithm类lSBS，SFS，动态选择与循环集成框架代码谢谢 谢谢
