特征合并分裂增量式并行动态MCA解决方案

摘要：

针对传统变换矩阵的奇异值分解(SVD)或特征值分解(EVD)方法不适合大型或者顺序数据集的处理，对数据特征关联结构变化无法适应的问题，提出特征合并分裂增量式并行动态 MCA解决方案。该算法包含两个改进形式：提出特征 EVD合并分裂及 SVD特征融合方案，建立精确的并行 MCA 流程设计；在 MCA 流程中修订并嵌入两增量 EVD 和SVD分解的方法，允许增量更新现有 MCA 解决方案，获得近似但非常准确的解决方案，适于具有积累效应的数据流处理。通过实验验证了该方法的有效性，并对算法在斧头湖水质分析中的应用进行研究。

关键词：合并分裂、多重对应分析、特征融合、增量更新、斧头湖水质分析

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省教育厅科学技术研究基金项目Q20142906

在线出版日期：2016-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2098-2104