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张静
作品数:
1
被引量:6
H指数:1
供职机构:
南京理工大学计算机科学与技术学院
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发文基金:
江苏省自然科学基金
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
王树梅
南京理工大学计算机科学与技术学...
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南京理工大学
作者
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王树梅
1篇
张静
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计算机应用研...
年份
1篇
2016
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基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择优化算法
被引量:6
2016年
现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构,从而分类准确率远远低于封装型算法,对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树,并对其进行搜索;然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构;最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明,该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率,同时在计算效率上具有明显的优势,适用于大数据分析。
张静
王树梅
关键词:
希尔伯特空间
大数据
高维数据
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