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基于信息熵的高维稀疏大数据降维算法研究
被引量：
20
1
作者
何兴高
李蝉娟
+2 位作者
王瑞锦
邓伏虎
刘行
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期235-241,共7页
数据降维是从高维数据中挖掘有效信息的必要步骤。传统的主成分分析(PCA)算法应用于超高维稀疏数据降维时,存在着无法将所有数据特征一次性读入内存以进行分析计算的问题,而之后提出的分块处理PCA算法由于耗时太长,并不能满足实际需求...
数据降维是从高维数据中挖掘有效信息的必要步骤。传统的主成分分析(PCA)算法应用于超高维稀疏数据降维时,存在着无法将所有数据特征一次性读入内存以进行分析计算的问题,而之后提出的分块处理PCA算法由于耗时太长,并不能满足实际需求。本文引入信息熵的思想对PCA算法进行改进,提出E-PCA算法,先利用信息熵对数据进行特征筛选,剔除大部分无用特征,再使用PCA算法对处理后的超高维稀疏数据进行降维。通过实验结果表明,在保留相同比例原数据信息的情况下,本文提出的基于信息熵的E-PCA算法在内存占用、运行时间以及降维结果都优于分块处理PCA算法。
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关键词
分块处理
降维处理
高维
稀疏大数据
信息熵
主成分分析
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职称材料
混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法
被引量：
7
2
作者
王娜娜
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期719-725,共7页
当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题,导致数据渗透迁移完整度不高,所用时间较长,为此提出一种混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法。在主成分分析算法中引入信息熵的思想,对网络稀疏大数据进行降维处理,将降维结果与信息熵...
当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题,导致数据渗透迁移完整度不高,所用时间较长,为此提出一种混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法。在主成分分析算法中引入信息熵的思想,对网络稀疏大数据进行降维处理,将降维结果与信息熵进行结合;筛选网络稀疏大数据的特征,将网络稀疏大数据中存在的无用特征进行剔除;计算网络稀疏大数据的敏感度、时间长度和访问频率,通过以上3个迁移因子构建网络稀疏大数据重组模型,实现混合云存储中网络稀疏大数据的渗透迁移。实验结果表明,提出算法在数据迁移完整性与效率方面明显优于传统方法,说明所提算法能够实现对网络稀疏大数据的有效迁移,为相关研究提供一定参考价值。
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关键词
混合云存储
稀疏大数据
数据
迁移
迁移因子
敏感度
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职称材料
面向稀疏高维大数据的扩展增量模糊聚类算法
被引量：
19
3
作者
钱雪忠
姚琳燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期75-81,88,共8页
模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与...
模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与扩展增量聚类算法spFCM、oFCM和rseFCM相结合,得到对应的扩展增量模糊聚类算法spHF(c+l)M、oHF(c+l)M以及rseHF(c+l)M。实验结果表明,与spFCM算法、oFCM算法和rseFCM算法相比,扩展增量模糊聚类算法对初始中心点的选择敏感性较低,能较好地处理大规模稀疏高维数据集,且在合适的分块大小下具有更优的聚类性能。
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关键词
扩展聚类算法
条件聚类
稀疏
高维
大数据
模糊聚类
初始中心点
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职称材料
题名
基于信息熵的高维稀疏大数据降维算法研究
被引量：
20
1
作者
何兴高
李蝉娟
王瑞锦
邓伏虎
刘行
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期235-241,共7页
基金
国家自然科学基金(61472064
61602096)
+6 种基金
四川省科技计划项目(2016FZ0002
2015JY0178
2016ZC2575)
四川省教育厅重点项目(17ZA0322)
中央高校基本科研基金(ZYGX2014J051
ZYGX2014J066)
网络与数据安全四川省重点实验室开放课题(NDSMS201606)
文摘
数据降维是从高维数据中挖掘有效信息的必要步骤。传统的主成分分析(PCA)算法应用于超高维稀疏数据降维时,存在着无法将所有数据特征一次性读入内存以进行分析计算的问题,而之后提出的分块处理PCA算法由于耗时太长,并不能满足实际需求。本文引入信息熵的思想对PCA算法进行改进,提出E-PCA算法,先利用信息熵对数据进行特征筛选,剔除大部分无用特征,再使用PCA算法对处理后的超高维稀疏数据进行降维。通过实验结果表明,在保留相同比例原数据信息的情况下,本文提出的基于信息熵的E-PCA算法在内存占用、运行时间以及降维结果都优于分块处理PCA算法。
关键词
分块处理
降维处理
高维
稀疏大数据
信息熵
主成分分析
Keywords
block processing
dimensionality reduction
high-dimensional sparse data
informationentropy
principal component analysis
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法
被引量：
7
2
作者
王娜娜
机构
山西警察学院网络安全保卫系
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期719-725,共7页
基金
2019年山西省高等学校教学改革创新基金项目(J2019231)
“山西省‘1331工程’重点学科建设计划”基金项目(1331KSC)
+1 种基金
山西警察学院网络对抗与电子数据取证创新团队基金项目(JJYJG201911)
山西警察学院培训招标课题基金项目(2019yzb007)。
文摘
当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题,导致数据渗透迁移完整度不高,所用时间较长,为此提出一种混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法。在主成分分析算法中引入信息熵的思想,对网络稀疏大数据进行降维处理,将降维结果与信息熵进行结合;筛选网络稀疏大数据的特征,将网络稀疏大数据中存在的无用特征进行剔除;计算网络稀疏大数据的敏感度、时间长度和访问频率,通过以上3个迁移因子构建网络稀疏大数据重组模型,实现混合云存储中网络稀疏大数据的渗透迁移。实验结果表明,提出算法在数据迁移完整性与效率方面明显优于传统方法,说明所提算法能够实现对网络稀疏大数据的有效迁移,为相关研究提供一定参考价值。
关键词
混合云存储
稀疏大数据
数据
迁移
迁移因子
敏感度
Keywords
hybrid cloud storage
sparse big data
data migration
migration factor
sensitivity
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
面向稀疏高维大数据的扩展增量模糊聚类算法
被引量：
19
3
作者
钱雪忠
姚琳燕
机构
江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期75-81,88,共8页
基金
国家自然科学基金(61673193)
中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51510,JUSRP51635B)
文摘
模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与扩展增量聚类算法spFCM、oFCM和rseFCM相结合,得到对应的扩展增量模糊聚类算法spHF(c+l)M、oHF(c+l)M以及rseHF(c+l)M。实验结果表明,与spFCM算法、oFCM算法和rseFCM算法相比,扩展增量模糊聚类算法对初始中心点的选择敏感性较低,能较好地处理大规模稀疏高维数据集,且在合适的分块大小下具有更优的聚类性能。
关键词
扩展聚类算法
条件聚类
稀疏
高维
大数据
模糊聚类
初始中心点
Keywords
extended clustering algorithm
conditional clustering
sparse high-dimensional big data
fuzzy clustering
initial center
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息熵的高维稀疏大数据降维算法研究
何兴高
李蝉娟
王瑞锦
邓伏虎
刘行
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法
王娜娜
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向稀疏高维大数据的扩展增量模糊聚类算法
钱雪忠
姚琳燕
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
19
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职称材料
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