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基于Spark的标准化PCA算法: 收藏
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引用; 《郑州大学学报（工学版）》2017年第5期38卷 7-12页; 作者：董建华王国胤雍熙史晓雨李庆亮中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所重庆400714 中国科学院大学北京100049 水利部水利信息中心北京100053 西昌卫星发射中心海南文昌571300; 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.; 来源：详细信息评论

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