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大数据分析基础:数据降维方法研究

大数据分析基础:数据降维方法研究

定 价:¥68.00

作 者: 郑月锋 著
出版社: 经济管理出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787509679340 出版时间: 2021-06-01 包装:
开本: 页数: 字数:  

内容简介

  《大数据分析基础:数据降维方法研究》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,分别是斯皮尔曼协方差布谷鸟算法(MSMCCS)、K值相关相冗改进的灰狼优化算法(KMR21GWO)和皮尔森距离改进的鲸鱼优化算法(MPMDI-WOA)。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。KMR21GWO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。

作者简介

  郑月锋,男,1978年12月生,工学博士,现任吉林师范大学计算机学院副教授。先后在国内外学术期刊发表论文10余篇,其中SCI检索论文3篇,参编教材6部,主持和参与国家、省部级、地厅级科研、教研项目20余项,获得部、省、市级科研和教学奖项8项。

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