17、物联网中的机器学习技术：原理与应用

物联网中的机器学习技术：原理与应用

1. 线性判别分析（LDA）

线性判别分析（LDA）是一种降维方法，常用于解决有监督分类问题。它能将高维特征空间转换为低维特征空间，以体现组间差异，实现对两类或多类的分离。例如，当我们有两组具有不同特征的数据时，仅用一个特征进行分类会出现重叠情况，这时可增加特征数量来改善分类效果。

在物联网中，LDA可用于入侵检测，通过降维处理来分析数据。

2. 频繁模式挖掘

频繁模式挖掘用于发现数据集中项集、频繁模式（如子集、子序列或子结构）之间的关联。常见的算法有Apriori和FP - Growth。

2.1 Apriori算法

Apriori算法最初用于识别频繁购买的商品类别。学习关联规则的过程如下：
- 定义数据库 (T = {t_1, t_2, …, t_n}) ，包含 (n) 个事务，以及所有 (m) 个项的全集 (I = {i_1, i_2, …, i_m}) 。每个事务有唯一的标识 (id) ，包含 (I) 中的一个子集。
- 项集 (A) 的支持度 (sup(A)) 是数据集中包含该项集的事务比例。
- 关联规则表示为 (a \rightarrow b) ，其中 (a) 是前件， (b) 是后件。规则的置信度用 (P(b|a)) 表示。
- 学习关联规则分为两个阶段：
1. 寻找频繁项集：每个项集需满足最小支持度要求。
2. 生成强关联规则：使用第一阶段找到的频繁项集，且规则需满足最小置信度约束。

在物联网中，Apriori算法可用于智能家居设备的预测分析和维护。

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