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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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