[發明專利]一種基于多指標融合的數據集可分性度量方法在審
| 申請號： | 202110129482.0 | 申請日： | 2021-01-29 |
| 公開（公告）號： | CN112801190A | 公開（公告）日： | 2021-05-14 |
| 發明（設計）人： | 張寅升;裴冠雄;張國明;曹園園;葉永 | 申請（專利權）人： | 浙江工商大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京沃知思真知識產權代理有限公司 11942 | 代理人： | 高小艷 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 指標 融合 數據 集可分性 度量 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于多指標融合的數據集可分性度量方法，其特征在于，包括以下步驟：
預先基于采集的領域數據樣本進行總體分布估計，其中包括獲取統計模型；
進行從估計的統計模型中抽樣，獲取不同類間距d的模擬數據集{X,y}；
針對每一組數據集，計算特征變量X與類標簽y的多個原子指標并作為訓練數據搭建回歸模型，原子指標包括貝葉斯錯誤率BER、分類準確率ACC和信息增益IG；
當采集到相同領域中的一組新數據集時，使用訓練得到的回歸模型進行可分性分析，其回歸模型的輸出值作為可分性度量。
2.根據權利要求1所述的基于多指標融合的數據集可分性度量方法，其特征在于，所述采集的領域數據樣本，其數據集滿足高斯多元分布假設。
3.根據權利要求2所述的基于多指標融合的數據集可分性度量方法，其特征在于，還包括以下步驟：基于d的取值，判斷數據集的可分性或類間差別。
4.根據權利要求3所述的基于多指標融合的數據集可分性度量方法，其特征在于，所述基于d的取值，包括：
若d0.2，認為無可分性；
若0.2≤d0.5，認為有弱可分性；
若0.5≤d≤0.8，認為可分性中等；
若d0.8，認為數據集有顯著統計差別，可分性高。
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