【摘 要】
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在大数据时代下互联网发展日新月异,新的数据正在源源不断产生,同时数据类型也越来越多,其中成分数据广泛应用在地理、经济和生物等领域。成分数据是反映相对信息的数据,具有Aitchison几何结构。分类是机器学习中一个重要的研究内容,生活中人们往往会根据某一对象或事件的某些特征进行分类,并依照分类结果进行决策。对于成分数据,如果直接应用传统的多分类算法,可能会产生误导性的结果。现有的关于成分数据分类方法
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在大数据时代下互联网发展日新月异,新的数据正在源源不断产生,同时数据类型也越来越多,其中成分数据广泛应用在地理、经济和生物等领域。成分数据是反映相对信息的数据,具有Aitchison几何结构。分类是机器学习中一个重要的研究内容,生活中人们往往会根据某一对象或事件的某些特征进行分类,并依照分类结果进行决策。对于成分数据,如果直接应用传统的多分类算法,可能会产生误导性的结果。现有的关于成分数据分类方法主要是对单个成分数据进行多分类或多元成分数据进行二分类,对多元成分数据的多分类问题不适用。因此本文对多元成分数据的多分类问题进行研究。主要研究内容如下:（1）本文提出一种基于Dirichlet特征嵌入的多元成分数据多分类算法（D-Co DAGSVM）,该算法基于Dirichlet特征嵌入和有向无环图支持向量机（DAGSVM）。首先对训练数据集中的每一类成分数据进行类条件Dirichlet密度估计,根据DAGSVM的原理,对数据组合进行Dirichlet特征嵌入,并基于嵌入后的训练集数据构建DAGSVM分类器,将测试数据集输入DAGSVM分类器中,最终确定数据集的类别标签。（2）针对本文提出的D-Co DAGSVM算法进行数值模拟,具体在成分数据不同类别数、不同部分数、不同样本量和不同特征数下以及一般情况下（即成分部分数和样本量均不相同的情况下）模拟多元成分数据。并在Accuracy、F1、G-mean和Kappa系数四个指标上,将提出算法与基于原始数据的DAGSVM多分类算法（Co DAGSVM）、基于ilr变换的DAGSVM多分类算法（Ilr-Co DAGSVM）两种算法进行比较,验证提出的算法的有效性。模拟结果表明D-Co DAGSVM算法具有高精确率和一致性的特点,较好地解决了多元成分数据的多分类问题。（3）针对D-Co DAGSVM算法进行实证分析,将该算法应用在代谢组学数据集上,分别对不同产地黄芪化学组分数据以及小鼠给予黄芪干预后可被鉴定的内源性代谢物数据进行分类,分类结果显示该算法效果良好。
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