面向大数据的在线特征提取研究

摘要：

在大数据环境下,当利用机器学习算法对训练样本进行分类时,训练数据的高维度严重制约了分类算法的性能.文中应用L1准则的稀疏性,提出了一种在线特征提取算法,并用该算法对训练实例进行分类.利用公开数据集对算法的性能进行了分析,结果表明,提出的在线特征提取算法能准确地对训练实例进行分类,因而能更好地适用于大数据环境下的数据挖掘.

关键词：大数据、机器学习、在线特征提取、算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金71272144;广州市科技计划项目2013KP084;广东省自然科学基金项目8151063101000040

在线出版日期：2014-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：239-242