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- 000 01114nam0 2200157 450
- 010 __ |a 978-7-5096-7934-0 |d CNY68.00
- 200 1_ |a 大数据分析基础 |9 da shu ju fen xi ji chu |b 专著 |e 数据降维方法研究 |d The bass of big data analysis |e research on data dimensionality reduction methods |f 郑月锋著 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 经济管理出版社 |d 2021.06
- 215 __ |a 139页 |c 图 |d 24cm
- 300 __ |a 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
- 330 __ |a 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。