| 基于改进主成分分析法的特征约简算法研究 |
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| 引用本文： | 何功炳. 基于改进主成分分析法的特征约简算法研究[J]. 安徽职业技术学院学报, 2020, 0(2): 18-20 |
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| 作者姓名： | 何功炳 |
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| 作者单位： | 1.安徽职业技术学院国资办 |
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| 基金项目： | 2018年度高等学校省级质量工程项目“安徽省高职院校智慧校园的建设与实践”(2018jyxm1468)。 |
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| 摘 要： | 文章基于原有PCA算法,结合数据挖掘需要,引入GBDT算法进行维度缩减,即MGPCA方法,为实现条件判定提供数据处理基础。
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| 关 键 词： | PCA 特征约简 GBDT |
Feature Reduction Algorithm Based on Improved Principal Component Analyses |
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| HE Gong-bing. Feature Reduction Algorithm Based on Improved Principal Component Analyses[J]. Journal of Anhui Vocationcal Technical College, 2020, 0(2): 18-20 |
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| Authors: | HE Gong-bing |
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| Abstract: | Based on the original PCA algorithm and in combination with the needs of data mining,this paper discusses how GBDT algorithm is introduced in the dimension reduction,namely the MGPCA method,so as to provide a data processing basis for conditional judgment. |
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| Keywords: | PCA 特征约简 GBDT |
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