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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>基于析因設(shè)計的大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系挖掘算法

      基于析因設(shè)計的大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系挖掘算法

      2018-12-29 | rar | 0.62 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對高維大數(shù)據(jù)的降維問題，提出了一種基于統(tǒng)計學(xué)析因設(shè)計的特征選擇算法-FFD。首先，使用析因設(shè)計的因子效應(yīng)作為過濾式特征選擇算法中特征與目標(biāo)變量之間相關(guān)關(guān)系的度量標(biāo)準(zhǔn)；其次，提出一個分治算法用于搜索適合于輸入數(shù)據(jù)集的最優(yōu)析因設(shè)計；再次，為了解決傳統(tǒng)實驗設(shè)計需要人工執(zhí)行實驗的問題，提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法從輸入數(shù)據(jù)集中自動搜索析因設(shè)計的響應(yīng)值；最后，根據(jù)設(shè)計矩陣和平均響應(yīng)值計算因子效應(yīng)，并使用因子效應(yīng)對特征和交互作用進(jìn)行排序，得到顯著的特征和交互作用。實驗結(jié)果表明，F(xiàn)FD的平均分類錯誤率比互信息最大化算法（ MIM）降低了2.95個百分點(diǎn)，比聯(lián)合互信息最大化算法（JMIM）降低了3.33個百分點(diǎn)，比ReliefF算法降低了6.62個百分點(diǎn)。因此，F(xiàn)FD在實際數(shù)據(jù)集中能有效挖掘與目標(biāo)變量相關(guān)的特征和交互作用。

      算法 大數(shù)據(jù)
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