[发明专利]基于PageRank的数据特征集降维方法在审
| 申请号： | 202010208695.8 | 申请日： | 2020-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN111428786A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 邹权;贺世达 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PageRank的数据特征集降维方法，涉及计算机技术领域。该方法采用多种特征选择算法结合计算各数据特征的重要性，采用PageRank的迭代法，计算各数据特征的PR值，继而实现对原始数据特征集中各数据特征的排序，从所得到的数据序列中取出一定数量的数据特征构成待测数据特征集，待测数据特征集的数量为原始数据特征集中的数据特征个数，各待测数据特征集中数据特征序次与数据序列保持一致，各待测数据特征集中的数据特征个数不同，利用随机森林得到个待测数据特征集的F1分数，将F1分数最高的待测数据特征集作为降维结果输出。该方法易于实现原数据特征集的自动降维，能够适用于不同数据特征集的降维，并节省用户大量的时间和精力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pagerank 数据 征集 方法 | ||
【主权项】：
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