【摘 要】
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数据降维是从高维数据中挖掘有效信息的必要步骤.传统的主成分分析（PCA）算法应用于超高维稀疏数据降维时,存在着无法将所有数据特征一次性读入内存以进行分析计算的问题,而之后
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472064,61602096);四川省科技计划项目(2016FZ0002,2015JY0178,2016ZC2575);四川省教育厅重点项目(17ZA0322);中央高校基本科研基金(ZYGX2014J051,ZYGX2014J066);网络与数据安全四川省重点实验室开放课题(NDSMS201606)
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数据降维是从高维数据中挖掘有效信息的必要步骤.传统的主成分分析（PCA）算法应用于超高维稀疏数据降维时,存在着无法将所有数据特征一次性读入内存以进行分析计算的问题,而之后提出的分块处理PCA算法由于耗时太长,并不能满足实际需求.本文引入信息熵的思想对PCA算法进行改进,提出E一PCA算法,先利用信息熵对数据进行特征筛选,剔除大部分无用特征,再使用PCA算法对处理后的超高维稀疏数据进行降维.通过实验结果表明,在保留相同比例原数据信息的情况下,本文提出的基于信息熵的E一PCA算法在内存占用、运行时间以及降维结
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