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MARC状态:订购  文献类型:中文图书 浏览次数:17 

题名/责任者:
大数据分析基础:数据降维方法研究/郑月锋著
出版发行项:
北京:经济管理出版社,2021.06
ISBN及定价:
978-7-5096-7934-0/CNY68.00
载体形态项:
139页:图;24cm
丛编项:
大数据与互联网理论与实践丛书
中图法分类号:
TP274
一般附注:
吉林师范大学学术著作出版基金、吉林省教育厅科学技术研项目 (JJKH20210456KJ)、吉师博 (2019019) 联合资助
提要文摘附注:
本书通过对现有降维方法的梳理,提出三个混合式特征选择算法,分别是最大斯皮尔曼最小协方差布谷鸟算法 (MSMCCS)、K值最大相关最小相冗改进的灰狼优化算法 (KMR2IGWO) 和最大皮尔森最大距离改进的鲸鱼优化算法 (MPMDLWOA)。实验结果表明,MSMCCS算法有很快的收敛速度并且分类准确率明显好于其他算法。KMR2IGWO算法在14个数据集上降维的效果非常明显,降维效果达到原来的0。4%-0。04%。在大部分数据集上MPMDIWOA算法的分类准确率高于其他算法。因此,提出的三个算法在有较高分类准确率的前提下,取得了理想的降维效果,为进行大数据分析奠定了基础。
使用对象附注:
数据处理研究人员
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