数据挖掘中的特征约简
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作者陈黎飞,吴涛 著
出版社科学出版社
ISBN9787030496577
出版时间2016-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数203页
字数250千字
定价81元
货号SC:9787030496577
上书时间2024-12-14
商品详情
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内容简介:
特征约简是数据挖掘的一项基础性技术，其目的在于降低数据的维度和提取数据中的重要特征或特征组合。《数据挖掘中的特征约简》系统地阐述了特征变换、特征选择的基本原理、基本过程，介绍了针对连续型、类属型等不同类型数据的过滤型、封装型及嵌入型特征约简方法。着重讨论了近年兴起的软特征选择技术，以及嵌入自动特征约简的子空间聚类、子空间分类技术，并以实例的方式给出了不同方法在文档挖掘、信息安全以及生物信息学等领域的应用。
《数据挖掘中的特征约简》可以作为数据挖掘、机器学习、模式识别理论与技术的教学、实践和应用的教科书或参考书，适合高等院校高年级本科生、研究生以及学习数据挖掘课程的学生使用，也适合相关企事业的技术人员使用。
目录:
前言
符号定义
第1章 概论
1.1 数据挖掘基础
1.2 数据挖掘模型
1.2.1 分类分析
1.2.2 聚类分析
1.2.3 关联分析
1.2.4 回归分析
1.3 维灾问题
1.3.1 数据挖掘中的特征
1.3.2 什么是维灾
1.3.3 如何应对维灾问题
1.4 特征约简及其应用
1.4.1 特征约简概述
1.4.2 特征约简的应用
1.5 关于数据类型
1.5.1 数值型数据
1.5.2 类属型数据
参考文献
第2章 特征约简技术
2.1 理论基础
2.2 主要技术
2.2.1 特征选择
2.2.2 特征变换
2.3 过滤型特征约简
2.4 封装型特征约简
2.5 嵌入型特征约简
参考文献
第3章 特征变换方法
3.1 特征变换的基本原理
3.2 SVD
3.3 PCA
3.3.1 PCA原理
3.3.2 主成分个数的选取
3.4 ICA
3.4.1 ICA概念
3.4.2 ICA估计原理
3.5 LDA
3.6 NMF
3.6.1 NMF的基本思想
3.6.2 损失函
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