面向大数据的在线特征提取研究

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摘要：在大数据环境下,当利用机器学习算法对训练样本进行分类时,训练数据的高维度严重制约了分类算法的性能.文中应用L1准则的稀疏性,提出了一种在线特征提取算法,并用该算法对训练实例进行分类.利用公开数据集对算法的性能进行了分析,结果表明,提出的在线特征提取算法能准确地对训练实例进行分类,因而能更好地适用于大数据环境下的数据挖掘.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92817X/201409/662591610.html

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关键词：大数据 机器学习算法 cqvip 数据挖掘 大家共享 大数据 机器学习 在线特征提取 算法