数据特征选择就是从初始的数据特征中选择指定数据进行子集筛选.目前,通常使用人工蜂群算法进行特征选择,但由于收敛慢、寻优差,无法满足人们的需求.因此,本文提出一种改进人工蜂群算法,通过特征选择绘制大数据特征选择框架图,建立多项搜索渠道;利用改进的人工蜂群算法提取并行特征,使用Ma-pReduce模型降低编程难度,获取并行特征最优解;设计特征选择复杂粗糙集模型,并构建特征学习模型来实现大数据特征选择.试验结果表明,设计的特征选择方法性能优于传统方法.
改进人工蜂群算法 大数据 特征选择