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基于Spark的标准化PCA算法 被引量：4
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作者 董建华 王国胤 +2 位作者 雍熙 史晓雨 李庆亮 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期7-12,共6页
主成分分析(PCA)是数据挖掘中常用的数据降维技术,它将原来多个变量转化为少数的几个综合指标,介绍了主成分分析的原理、Spark的分布式架构以及Spark的MLlib分布式矩阵PCA算法,通过改进设计提出了一种带有标准化处理的SNPCA算法,并在多... 主成分分析(PCA)是数据挖掘中常用的数据降维技术,它将原来多个变量转化为少数的几个综合指标,介绍了主成分分析的原理、Spark的分布式架构以及Spark的MLlib分布式矩阵PCA算法,通过改进设计提出了一种带有标准化处理的SNPCA算法,并在多核CPU环境下进行了测试验证,实验结果证明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 主成分分析 SPARK 分布式 标准化处理
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