大数据集合中冗余特征排除的聚类算法设计

• 作者: 侯莉莎
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 大数据集 冗余特征排除 聚类算法 特征关联性 随机子空间 miRNA识别算法
• 年，卷（期）: 2018,（14）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 48-50,54
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34|TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.14.012

摘要

传统microRNA聚类算法对数据的新特征要求较高,未全面分析大数据集内的冗余特征,使得聚类结果均衡性差.因此,提出大数据集合中冗余特征排除的聚类算法,其采用聚类集成算法,在组构造时期通过使用一致的聚类算法抽取各种子集样本,实现大数据冗余特征的排除,获取排除冗余特征的大数据集聚类结果.对得到的大数据聚类特征分类能力以及特征关联性实施度量,采用基于特征聚类以及随机子空间的miRNA识别算法,实现大数据集合冗余特征的聚类.实验结果表明,所提算法具有较高的冗余数据排除性能,该算法下的大数据聚类效果优,具有较高的均衡性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯莉莎		6	8	2.0	2.0