【摘要】：在機器學習和數(shù)據挖掘領域中,屬性約簡是進行數(shù)據預處理的一個關鍵環(huán)節(jié)。屬性約簡通過將原始數(shù)據集的噪音屬性進行約簡,在達到維數(shù)約簡目的同時又能夠保留原始數(shù)據集的特征。本文采用多重分形維數(shù)作為屬性子集的評價準則,以螢火蟲優(yōu)化算法作為搜索策略,以求解屬性約簡問題。同時針對大數(shù)據環(huán)境下的屬性約簡問題,本文引入MapReduce并行編程模式,對提出的屬性約簡方法進行并行化改進,以提高算法運行效率。論文主要研究工作如下:(1)提出了基于MapReduce的改進離散型螢火蟲算法和多重分形的屬性約簡方法(MR-IDGSO)。首先,通過對螢火蟲個體的移動方式進行離散化改進,引入遷徙策略和高斯變異策略,避免算法陷入局部最優(yōu),提出了改進離散型螢火蟲算法(IDGSO);其次與多重分形(MFD)相結合應用于屬性約簡中;最后針對大數(shù)據環(huán)境下的屬性約簡問題,采用MapReduce編程模式,實現(xiàn)對IDGSO和MFD并行化。在UCI數(shù)據集和實際氣象數(shù)據集上的實驗表明,該方法的約簡性能和運行效率性能較優(yōu),具有較好的有效性和可行性。(2)將本文提出的MR-IDGSO方法應用到霧霾預測領域。采用MR-IDGSO方法對霧霾氣象數(shù)據集進行屬性約簡,篩選出關鍵致霾因子,為霧霾預測提供有效的數(shù)據,然后選擇SVM算法對約簡出來的關鍵致霾因子進行分類準確率驗證,通過北京、上海和廣州三個地區(qū)的霧霾數(shù)據集的測試,驗證了本文方法在霧霾預測領域中的可行性和有效性。
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：X513;TP18

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本文編號：2714663