面向高维数据随机森林算法优化,本文关于高维论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
高维论文参考文献：
作者简介：罗超,2003年毕业于湘潭大学测控技术和仪器专业；2013年至2016年,就读于人民大学统计学院；现任职于霍尼韦尔航空航天部门,专注于航空航天和空中交通管理大数据方向的研究和挖掘.
摘 要：面向高位数据的随机森林算法属于数据挖掘领域中的一部分内容,做好随机森林算法的优化工作,对于高维数据的分析及处理效率的提高有着极大的促进作用.文章主要论述的便是有关这方面的内容.首先,文章针对随机森林算法的定义及其泛化误差进行了简要的概述,继而在此基础上分析了高维数据的可视化及基于随机森林的有监督降维技术,最后,文章对整个实验的结果进行了分析,得出了最终优化结论,希望能够为数据挖掘领域提供具有参考价值的意见,同时也为面向高维数据的随机森林算法优化奠定坚实的基础.
关键词：高维数据；随机森林算法；优化
一、引言
互联网技术的出现及发展使得计算机逐渐进入了千家万户,并成为了各个领域处理数据的一个主要手段,目前,随着社会的不断进步,高维数据的增长速度也开始越来越快,海量的高维数据为其分析和处理过程带来了困难.就目前的情况看,我国在对高维小样本数据进行挖掘时还存在一定的问题,而将随机森林算法应用到高维数据的处理方面对其准确性以及分析效率的提高都具有重要作用,因此,相关领域必须认识到这一点,要做好其利用和优化工作,这样才能最大程度的保证我国数据挖掘技术的进一步提高.
二、随机森林算法
想要做好面向高维数据的随机森林算法优化工作,首先就必须要对随机森林算法达到一定程度的了解,这是优化工作的基础,同时也是工作人员必须具备的基础性知识.
(一)随机森林算法定义
总的来说,随机森林是一个树形分类器的集合,其中元分类器是使用CART算法来构建的未剪枝的分类回归树,在树形分类器的集合中,分别存在代表输入向量的部分以及代表独立同分布的随机向量的部分,一般情况下,想要得出随机森林算法的结果,主要应通过 法来实现.
随机森林这一算法的核心特点体现在其随机性,主要表现为以下两方面：首先,在选取训练样本集时,随机森林算法要求必须用Bagging算法来实现,且必须要随机对样本进行选择,这是这一算法随机性的第一点体现.其次,在对随机森林算法进行应用时,需要选取分裂属性集,而这一算法随机性的第二点体现便在于对分裂属性集的选取方面.例如：假设样本一共存在X个属性,可以指定其中一个属性数Y小于等于X,这样一来,可以通过全部样本X中随机抽取Y个属性,将其作为分裂属性集,而分裂方式则可以有多种选择,通常情况下,为提高分裂效率,节省分裂时间,相关人员往往会选择最容易分裂的方式进行分裂.
(二)随机森林的泛化误差
作为随机森林算法中的一项重要内容,对随机森林泛化误差进行了解对于了解以及应用整个随机森林算法具有重要作用.
对此,可以对学习器的输入向量以及输出标记进行假设,前者可以假设为X,后者可以假设为Y,除此之外,还需要对角色树节点特征的随机向量进行表示,通过对各向量的整合,可以得出随机向量的间隔函数,如下所示：
mg（X,Y）等于Pθ（h（X,Θ）等于j）
在函数中,等号前边的mg（X,Y）通常用来表示样本数据被分对和分措的概率之差,因此,对随机森林泛化性能的确定便可以通过分类器的分类效果来确定,而分类器的分类效果则可以通过间隔函数看出,通常情况下,三者成正比.
分类器集合的泛化误差如下所示：
PE*等于PX,Y（mg（X,Y）<0）
随机森林分类强度如下所示：
S等于EX,Y（mg（X,Y））
随机森林的泛化误差的估计结果如下所示：
PE*≤P〖TX-〗（1-S2）/S2
根据对随机森林泛化误差估计结果的分析,可以发现,随着随机森林中分类树数目的增长,这一算法不会导致过拟合.
三、基于随机森林的可视化
(一)高维数据可视化
人们在对世界已经事物的了解过程中,往往首先利用的感觉器官便为眼睛,高维数据的可视化便利用了人类的这一特征.目前,面对海量的高维数据,其数据挖掘过程十分困难,高维数据的可视化可以将数据以直观的图像形式呈现给工作人员,这对于其了解数据的特征及分布情况具有重要意义,因此对于数据挖掘的结果也便能够很好的理解.高维数据的可视化充分利用了人脑功能,相对于以往传统的分析方法讲得到了很大程度的进步.
在数据挖掘领域,应用效果较好的高维数据可视化方法包括很多种,其中平行坐标法便属于其中一种,所谓的平行坐标法主要指的是通过对多为空间的各属性对应映射到二位空间中等距离的多个平行坐标轴上的方法,去使每个样本都能够用多个坐标轴上点之间的连接线段连接来表示.总的来说,平行坐标法具有使用简单、容易理解的特点,因此得到了数据挖掘领域足够的重视.
脸谱图也是高维数据可视化中的一种方法,这一方法是通过事先设置好的人脸去对多维信息进行表示的一种方法,其中,每一个设置好的人脸中,其器官都是存在差别的,根据对不同人脸器官大小以及形状方面差别的分析,便可以得出多维信息不同的属性.脸谱图这一方法充分利用了人眼睛这一器官的特性,由于眼睛对于人脸种种特征的分析及处理具有相当精确的特点,因此,利用脸谱图的方法对多维数据进行分析也会较其他方法更为精确,同时,可视化的特点也使其分析效率得到了极大程度的提高.
可视化的方法对于多维数据属性等方面的分析具有巨大价值,但一旦数据达到了更高的维度,其分析过程便会相应变得困难,此时,传统的可视化方法明显已经无法满足具体的分析需要,将PCA和平行坐标的数据可视化结合起来进行应用对于解决这一方面的困难具有重要价值.PCA的应用可以将高维数据降维,这样一来,可视化方法的应用便能够很好的发挥其效果.
结论：适合高维论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关高维看世界开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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