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摘要:
树突细胞算法(DCA)能够在数据规模方面有效地处理大数据集。然而,在处理复杂数据集时,数据规模不是唯一需要考虑的,也要考虑高维数据问题。树突细胞算法的复杂性出现在数据预处理阶段,因此数据降维就尤其重要,以往,树突细胞算法的数据预处理是根据问题域的专家知识采用手工方法执行的,既浪费时间又是难以实现的。提出利用主成分分析法实现DCA的自动数据预处理,提取和选择相关特征使算法适应于基础数据的特点。在KDDCUP’99数据集上将PCA应用于DCA显示其可行性,并产生有用且准确的分类结果。
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文献信息
篇名 DCA自动数据预处理技术研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 人工免疫系统 树突细胞算法 自动数据预处理 主成分分析法
年,卷(期) 2014,(19) 所属期刊栏目 网络、通信、安全
研究方向 页码范围 85-88
页数 4页 分类号 TP391
字数 2988字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1302-0054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方贤进 安徽理工大学计算机科学与工程学院 60 146 6.0 9.0
2 党华筝 安徽理工大学计算机科学与工程学院 3 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工免疫系统
树突细胞算法
自动数据预处理
主成分分析法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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102
总被引数(次)
390217
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