摘要
快速核主成分分析算法(fast kernel principal component analysis,FKPCA)和层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)在房屋安全大数据分析中可以检测异常、预测故障、优化决策等,提供房屋安全管理和风险控制的支持。本文首先针对房屋安全大数据特征选择与分类问题,提出一种基于快速FKPCA与AHP的算法。其次,通过FKPCA对大数据进行降维,使用AHP方法进行特征权重计算,从而筛选出与房屋安全密切相关的特征,最后,用选定的特征进行优化分析。该算法通过特征选择性能评价和分类模型性能评价两方面进行评估,以提升分类模型的性能和准确性。
出处
《信息记录材料》
2024年第5期239-242,共4页
Information Recording Materials
基金
2021年湖南省职业院校教育教学改革研究项目(ZJBZ2021108)
广东远程开放教育科研基金项目(YJ1712)
广东建设职业技术学院2023年校级科研项目(KY2023-10)。
