大数据-算法-非均衡数据分类算法及其在助学贷款风险管理中的应用研究.pdf

【导读】工业和信息化部近日印发《工业数据分类分级指南（试行）》，《指南》适用于工业和信息化主管部门、工业企业、平台企业等开展工业数据分类分级工作。其所指工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据，包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台企业在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。

摘要 现实中的很多实际问题都可以转化为数据信息处理中的数据分类问题，例如 气象预报、商品推荐、生物信息、网络检测等，而数据信息处理都是以机器学习 为基础进行研究的。随着科学技术的发展，机器学习算法的应用领域也变得十分 广泛。 本文主要介绍了两种机器学习算法:粒子群算法优化支持向量机和卷积神经 网络。其中研究了粒子群算法优化支持向量机在树叶分类和癌症基因分类中的预 测，卷积神经网络在图像分类中的应用。 (1)基于各种树叶的特征构建一个数据预处理模型:先对各种数据进行归一 化处理，采用主成分分析方法从16个特征中提取出3个主成分，再建立粒子群 算法优化后的支持向量机，用支持向量机对树叶数据进行分类预测。实验结果表 明，相对于遗传算法和网格搜索法寻到的最优参数相比，粒子群算法优化支持向 量机具有最高的准确率，高达94.1%，高于其他两种分类方法。 (2)将粒子群优化的支持向量机模型应用到癌症基因分类中，通过选取多组 不同的实验数据对癌症手术后病人的复发和不复发的基因样本进行预测分类。对 于三种不同分类方法对于癌症基因分类的不同分类效果，综合实验结果，粒子群 优化支持向量机在三种分类方法中达到

LSSVM数据分类与测试,matlab2021a测试。

基于DBN-ELM深度信念网络的在线序贯极限学习机的数据分类仿真，matlab2021a仿真测试

基于深度学习的数据分类仿真精度达到97以上，matlab2021a仿真

基于GRNN广义回归神经网络的数据分类和基于FCM数据分类对比并输出混淆矩阵评价指标.，matlab2021a运行测试 %% 模糊聚类 data=P1; [center,U,obj_fcn] = fcm(data,5); for i=1:R1 [value,idx]=max(U(:,i)); a1(i)=idx; end %% 模糊聚类结果分析 Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6); Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc)); end end

此工具箱（或一组函数）可用于创建随机数据集、分配虚拟标签，然后对数据运行分类算法。 理论上，这样的分类应该失败，因为数据是随机的。 在实践中，机会水平取决于样本大小（数据大小）等。 所提供的工具说明了偶然超过理论机会水平的可能性（例如，2 级分类中的 50% 解码）。 为此，我们提出了一些可以按以下顺序使用的 Matlab 例程： - b_Create_random_dataset：生成随机数据- c_Classify_Datasets：对随机数据进行分类并将解码百分比绘制为样本大小的函数- d_Statistic_binomial_distribution：使用累积二项分布函数计算统计机会水平- e_Statistic_permutations：使用排列（非参数检验）计算统计机会水平

数据分类分级是管理体系合理规划、数据安全合理管控、人员精力及力度合理利用的基础，是迈向数据安全年精细化管理的重要一步。 介绍数据分类分级系统架构

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果