基于维度扩展重排的高维数据降维挖掘技术

摘要：

针对高维数据特征占用空间较大,导致挖掘精准度不高、完整程度较低的问题,提出基于维度扩展重排的高维数据降维挖掘技术.明确高维数据结构对数据挖掘的影响,在特定区间内对数据进行预处理变换;利用奇异值分解法选择首维度,使用皮尔森相关系数计算维度相似性,建立相似性结果矩阵,结合首维度找出第二维度,以此类推实现维度扩展重排;将高维数据通过某种组合投影到低维子空间中,降低数据维度,通过数据聚类及特征压缩转换建立高维数据降维挖掘模型.仿真结果表明,所提方法能够改善挖掘精准度、减少时间消耗,大幅度提高数据完整性.

关键词：维度扩展重排、降维处理、数据挖掘、奇异值分解

所属期刊栏目：39

分类号：TP311.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：南充市市校科技战略合作项目18SXHZ0027

在线出版日期：2022-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：434-438