《表2 提出的系统在UCI数据集中的准确性》
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《Hadoop平台下粒子滤波结合改进ABC算法的IoT大数据特征选择方法》
UCI数据集的不同特征影响了特征选择算法的性能和准确性。表2中给出了选定数量的特征和全部特征的准确性情况比较。表3是在相同条件下本文算法与随机森林算法、文献[18,19]算法的分析比较结果,所选特征比其他原始特征列表小得多。与其他方法相比,在大多数的数据集中,本文特征选择算法在准确性方面表现更好。在诸如空气质量、3D路况网络和云等数据集中,本文算法的准确性较差,而在某些情况下,如GPS轨迹和用于情绪分析的Twitter数据集中,本文算法的准确度几乎与其他方法相同,其余情况下,本文算法的准确度要优于另外三种算法。总体而言,本文算法在准确性方面能够表现出较好的结果。
图表编号 | XD00107243300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.11.01 |
作者 | 吴颖、李晓玲、唐晶磊 |
绘制单位 | 中原工学院信息商务学院、中原工学院信息商务学院、西北农林科技大学信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |