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《清华大学》 2004年
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Boosting算法在远程教育分析和图像分类中的应用研究

臧伟  
【摘要】:运用机器学习的方法进行数据挖掘是近年来非常活跃的研究领域。数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的趋势和模式。数据挖掘通过挖掘得到的信息,可以预测未来的趋势及其行为。 本论文的工作是采用Boosting算法对远程教育和图像分类进行分析研究。Boosting算法的主要思想是,把一些简单的、不太准确的弱分类器按照一定的方法组成一个复杂的、准确的强分类器。Boosting算法在学习分类的同时可以完成特征选取的工作。 远程教育的研究是近年来非常活跃的领域,但是大部分的研究方法都是基于人工统计或者经验判断等。因为Boosting算法具有特征选择和分类学习同时进行的优点,我们采用这个算法,对收集到的数据进行数据挖掘,不仅得到了预测模型,而且有效的选取出对分类起着重要作用的特征。通过对这些特征的分析,得到一些影响远程教育中教与学两方面的重要因素。这些因素对提高远程教育的教学质量非常有益,并且也给网络教育的组织者和网络教育平台的开发者提供了很有益的启发。 因特网上的图像的种类和数量都非常的庞大,对这些图像进行粗分类,可以有效的缩小查询范围,提高搜索的效率和精度。本文对于图像粗分类中两类比较重要的问题进行了研究,我们把网络上收集到的图像数据库首先分为卡通图像和真实感图像,而后我们又把真实感图像分为绘画图像和照片图像。我们研究了卡通图像和真实感图像、绘画图像和照片图像各自的特点,构造了颜色方差直方图特征,运用到图像分类中。因为Boosting算法能够从大量的特征中,提取出有效的特征组合成分类器,所以我们在图像中抽取了多种颜色特征,这些特征有一定冗余性但也有互补性,我们从这些既有冗余性又有互补性的特征集中,采用Boosting算法选取对分类最有效的一些特征组合成分类器进行图像分类。实验证明我们提出的方法,能够非常有效的提高分类准确率。
【学位授予单位】:清华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP399

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