大数据分析基础：数据降维方法研究
图书信息
书名：大数据分析基础：数据降维方法研究作者：郑月锋
包装：平装
开本：16
页数：139页
全文字数：166000
出版社：经济管理出版社
出版时间：2021-06-01
图书简介
《大数据分析基础：数据降维方法研究》对现有数据降维方法进行了全面的梳理，并分别提出了三个混合式特征选择算法：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）。通过实验数据，比较三个算法的效果，MSMCCS算法具有很快的收敛速度和良好的分类准确率；KMR21GWO算法在14个数据集上的降维效果显著；MPMDIWOA算法在大部分数据集上的分类准确率优于其他算法。三个算法在高分类准确率的前提下，达到了理想的降维效果，为进行大数据分析奠定了基础。
推荐理由
本书介绍了数据降维方法在大数据分析中的重要性，并提出了三个混合式特征选择算法。通过严谨的实验数据比较，证明了这三个算法的有效性和实用性。推荐给从事数据分析研究的读者和工程师，帮助他们理解和掌握数据降维的基本原理和实现方法，更高效地进行大数据分析。
