基于空间旋转的支持向量机改进算法

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1、ＴＰ３－０１００５８＇＂變班．＾３＇＾＇，Ｆ瑚蒜ｊ？為扁巧瞧隱；．？．、…ｗ，＞？．ｉｌｌ！廉琴闘麟：．．而－…？《一－挪－心‘？一策－，叫；论文题目：基于空间旋转的支持向量机．改进雛巧聽＾糸■学科专业：计算机科学与技术；作者姓名：田佳林Ｉ－，．寺指导教师陈科副教授：藝二Ｑ一二月？完成曰期五年十：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加Ｗ标注和致谢之处外，论文中不包含其他人己经发表或

2、撰写巧的研究成果，化不巧含为获得天津工业大学或其佈教育机构的挙化或．证书而使用过的材料一同王作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文。与我中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名；贷隹；＾签字曰期刻／方年３月曰７学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解支達王业支堂＿有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津工业大学可Ｗ将学位论义的令部或部分内容编入有关数据库讲行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解

3、密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名扭隹桃：巧呼签字曰期部（（年３月７曰签字曰期：７〇《年５月曰（７学位论文的主要创新点一、通过对支持向量机的深入研究，发现支持向量机不能充分的利用样本属性；使用支持向量机进行类别划分时可认为只利用了超平面法向量方向，但除该方向之外其他方向的属性仍然有着或多或少的作用。二、提出了旋转空间特征提取算法，利用支持向量机算法和旋转矩阵对空间中样本节点重复进行旋转和投影，Ｗ达到特征提取的目的。实验结果表明，本算法性能优异，比目前主流的主成分分析算法提取

4、的特征效果更好。摘要随着大数据时代的到来，庞大的数据量给人们带来无限商机，也引起了学术界、企业界及政府机构的高度重视。但数据的复杂性和多样性也导致数据价值密度不高，兀余数据较多等问题。如何从庞大的数据集中提取有效信息＾辅助数据！分析已成为数据挖掘和机器学习领域研究的焦点。一数据挖掘的个重要研究内容是特征选择和持征提取。其中，主成分分析算法是一种常见的特征提取方法，它通过计算协方差达到特征提取的目的。支持向一一量机最初是种用于对数据进行类别划分和预测的机器学习算法，通过在个高一一一维空间中寻找个超平面，使

5、得分布于超平面同侧的数据尽可能属于同个类别。本文通过对支持向量机算法做深入研究后，发现支持向量机算法也可Ｗ被用一于特征提取，。借鉴主成分分析算法中的旋转思想本文提出了种基于支持向量机、空间旋转与坐标投影的特征提取方法；然后用皮尔森相关系数验证单个特征的有效性；最后使用主流分类器验证所提取特征的有效性。实验结果表明，本算法在样本集上提取到的前３个特征与分类标签均有显著的相关性，而第３个レッ后的将征与类标签的相关性极弱。在不同分类器的分类结果中，当使用经旋转空间特征提取算法处理后的特征时，分类结果在７７％的样本

6、集上获得了比当使用ＰＣＡ算法处理后的特征时更髙的预测正确率，在超过８８％的样本集上获得了比直接使用源数据时更离的预测正确率；特别是当使用朴素贝１４叶斯算法时，％在本算法处理后的特征上比直接在源数据上正确率高出近；当，１使用单层决策树时，在本算法处理后的特征上比在经ＰＣＡ处理后的特征上测正确率高出近１０％。：关键词支持向量机；冗余数据；大数据；特征提取ＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅａｄｖｅｎｔｏｆｔｈｅｅｒａｏｆｂｉｇｄａｔ：ａ，ｔｈｅｈｕｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｂｒｉｎｇｓｕ

7、ｎＨｍｉｋｄｎ，ｂｕｓｉ打ｅｓｓｏｐｐｏｒｔｕ打ｉｔｉｅｓ，ａｔｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅａｃａｄｅｍｉｃ，ｉｄｕｓｔｒｙａｎｄｇｏｖｅｍｍｅ打ｔａｇｅｎｃｉｅｓｒｅａｔａｔｅｎｔｉｏｎｂｕｔｗｉｔｈｄａｔａｉｓｂｅｃｏｍｉｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｌｃｏｍｌｅｘａｎｄｄｉｖｅｒｓｅｓｏｍｅｇ，；ｇｇｙｐｉｓｓｕｅｓａｅａｒｌｔｔｔ．ｔｏｅｘｔｒａｃｔｐｐｉｋｅｌｏｗｅｒｄａａｄｅｎｓｉｙａｎｄｍｏｒｅｄａａｒｅｄｕｎｄａｎｃｙＳｏｈｏｗｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ

8、ｆｒｏｍｌａｒｇｅｄａｔａｔｏｆａｃｉｌｉｔａｔｅｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓａｒｅｂｅｃｏｍｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｏｒｔａｎ