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申请/专利权人:重庆大学
摘要:本发明涉及一种基于多元特征的监测数据归类方法,属于数据处理与机器学习技术领域。该方法包括:对监测数据集进行预处理并划分为训练数据集和测试数据集;从所述训练数据集和测试数据集中,抽取出文本和数值并分别构建出语义特征和多个数值特征;将所述语义特征向量与数值特征向量拼接融合,构建出监测数据的特征向量;训练得到监测数据分类器,通过所述监测数据归类器对不同源监测数据进行归类。本发明能更全面、准确地表示监测数据,结合监测数据集实现数据归类时,能有效提高数据归类准确率,从而改善数据归类效果。
主权项:1.一种基于多元特征的监测数据归类方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:S1:获取监测数据集,对所述监测数据集进行预处理,并划分为训练数据集和测试数据集;S2:对所述训练数据集进行标注,即标注为同类数据或不同类数据;S3:获取语义特征:从所述训练数据集和测试数据集中,抽取出文本并构建语义特征;S4:获取数值特征:从所述训练数据集和测试数据集中,抽取出数值并构建出多个数值特征;S5:融合特征:将所述语义特征向量与数值特征向量拼接融合,构建出监测数据的特征向量;S6:训练分类器:训练得到监测数据分类器,通过所述监测数据归类器对不同源监测数据进行归类。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 重庆大学 一种基于多元特征的监测数据归类方法
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