大数据环境下基于PCA分层抽样的并行随机森林预测算法

林杰贺键开通知网号

【摘要】： 针对随机森林算法在序列数据趋势预测中存在子特征空间信息不足和在处理大规模数据时效率低下的问题，文章提出了一种基于PCA分层抽样的并行随机森林PSS-PRF预测算法。该算法通过PCA特征变换和分层抽样进行特征选择，保证每个基决策树都具有较多的特征信息，...

下载App查看全文

CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式

	快捷付款方式		订购知网充值卡	订购热线	帮助中心
	微信支付支付宝银行卡	知网卡在线购卡更多>>	免费送卡上门银行汇款购卡	400-819-9993 010-62982499 010-62783978	常见问题在线咨询阅读器下载	充值中心知网卡新手指南

	【引证文献】
	【引证文献】

	【参考文献】
	【参考文献】

	【共引文献】
	【共引文献】