Spark下的分布式粗糙集属性约简算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：lijinjie1981

【摘要】

：

属性约简(特征选择)作为数据预处理的重要环节,大多以属性依赖作为筛选属性子集的标准。设计了一种快速依赖计算方法 FDC,通过直接寻找基于相对正域的对象来计算依赖度,而不需要预先求出相对正域,相比传统方法在速度上有明显的性能提升。另外,改进鲸鱼优化算法(WOA)使其能够有效应用于粗糙集属性约简。结合上述两个方法,提出一种基于Spark的分布式粗糙集属性约简算法SP-WOFRST,并在两组人工合成的大

【作者】

：

章夏杰朱敬华陈杨

【机构】

：

黑龙江大学计算机科学技术学院,黑龙江省数据库与并行计算重点实验室

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

粗糙集 APACHE SPARK 鲸鱼优化算法特征选择属性约简 rough setApache SparkWhale Optimization Algori

【基金项目】

：

黑龙江省自然科学基金面上项目(F2018028)

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