基于邻域超图的不平衡数据分类新算法

作为一种新的智能计算方法,人工免疫网络已被广泛的应用到模式识别以及数据分类中。现有的人工免疫网络分类算法大都存在两个缺陷:一是网络规模庞大、计算复杂;二是对抗原的一次递呈并不能保证获得全局最优分类器。该文提出了一种新的人工免疫网络分类算法,该算法利用每个类别对应单个B细胞的策略,简化网络规模并减少了同类别B细胞之间的抑制操作,同时引入了新的基于对训练样本正确识别率的亲合度评价函数,实现了基于抗原的优先级的选择策略。采用5组UCI的线性数据和4组混合特征数据以及1幅SAR图像对算法的性能进行了全面测试,结果表明,与模糊C均值算法,多值免疫(MVIN)算法和基于分类问题的克隆选择算法(CSA)相比,新算法在分类精度上具有一定的优势,鲁棒性更好。

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利用单层竞争神经网络来进行数据分类，以患者癌症发病预测为例，通过Matlab进行实验。

利用BP神经网络的数据分类进行语音特征信号分类，代码完整可运行

机器学习金融数据分类（-1负面，1中性，2正面）数据已整理好，有测试集，验证集，训练集。数据拿到可用，预处理已做好

matlab程序，基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别，里面一个.m文件，一个.mat数据集，直接可以使用。

天地图POI数据分类编码表--word版，包含各类型POI分类编码

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