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基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法CSTPCD
作者：毛伊敏刘绍芬
发表期刊：计算机应用研究 2024年1期
关键词：并行深度森林算法Spark框架邻域粗糙集正弦余弦算法多粒度扫描
摘要：针对并行深度森林在大数据环境下存在冗余及无关特征过多、两端特征利用率过低、模型收敛速度慢以及级联森林并行效率低等问题,提出了基于Spark和NRSCA策略的并行深度森林算法——PDF-SNRSCA.首先,该算法提出了基于邻域粗糙集和Fisher score的特征选择策略(FS-NRS),通过衡量特征的相关性和冗余度,对特征进行过滤,有效减少了冗余及无关特征的数量;其次,提出了一种随机选择和等距提取的扫描策略(S-RSEE),保证了所有…查看全部>>
基于Spark和三路交互信息的并行深度森林算法CSTPCD
作者：毛伊敏周展陈志刚
发表期刊：通信学报 2023年8期
关键词：Spark框架并行深度森林算法特征选择多级负载均衡
摘要：针对并行深度森林在处理大数据时存在冗余及无关特征过多、类向量过长、模型收敛速度慢以及并行化训练效率低等问题,提出了基于Spark和三路交互信息的并行深度森林(PDF-STWII)算法.首先,提出基于特征交互的特征选择(FSFI)策略过滤原始特征,剔除无关及冗余特征;其次,提出多粒度向量消除(MGVE)策略,融合相似类向量,缩短类向量长度;再次,提出级联森林特征增强(CFFE)策略提高信息利用率,加快模型收敛速度;最后,结合Spark框…查看全部>>