基于数据降维的复杂属性大数据分类方法研究

胡淑新; 宋志蕙

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基于数据降维的复杂属性大数据分类方法研究

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摘要

针对数据的多维度、非线性、不稳定性等特有的复杂属性,在传统数据分类方法的基础上,本研究将高维大数据进行降维处理,结合SVM分类方法和多元SVM-REF分类方法,提出一种基于数据降维的复杂属性大数据分类方法。试验证明,与传统数据分类方法相比,本设计方法能够有效地提升复杂属性大数据的分类效率,也为后续对高维数据分类和数据复杂波动规律分析的深入研究提供依据。

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来源
《河南科技：上半月》 |2020年第2期|18-20|共3页
作者
胡淑新; 宋志蕙;
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作者单位

郑州财经学院电子商务学院;

河南郑州450000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数据降维; 复杂属性; 大数据; 分类;

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