معرفی بهترین الگوریتم های بیهنه سازی انتخاب ویژگی جهت کاهش بعد داده در داده های بزرگ

امروزه، سیست مها و وب با تولید نمایی میزان عظیم داده ها پر شده است و پیش بینی می شود که تا در سالهای نه چندان دور اینترنت از ظرفیت مغزی هر فردی که در کل دنیا زندگی می کند فراتر رود. این رشد سریع داده ها به دلیل پیشرف تهای حسگرهای دیجیتال، ارتباطات، محاسبات و ذخیره سازی است که مجموعه ی بزرگی از داد هها را ایجاد کرده است و هر پژوهشگر با انبوهی از داده های عظیم روبرو خواهد بود از این رو یک پژوهشگر جهت ارائه ایده پیشنهادی خود در هر حوزه کاربردی لازم است که از بین حجم انبود داده ها، داده های مناسب و مرتبط با کار جهت کاهش بعد داده استخراج کند که اینجا مبحث استخراج ویژگی به میان آمده و وظیفه استخراج داده های با ارزش در میان این حجم انبود دادهها را بر عهده دارد. در بخش اصلی دیگر کار لازم است اکنون که مجموعه ای از دادههای مناسب در دست است بهترین و با کیفیت ترین آنها انتخاب شود که این عمل همان انتخاب ویژگی بوده که هدف اصلی این مرور تخصصی معرفی و تحلیل این تکنیک است و در بخش اصلی مقاله چندین الگوریتم بهینه سازی تکاملی مناسب که این عمل را میتوانند به بهترین نحو انجام دهند معرفی و بررسی شده است. امید است محققان با مطالعه این مقاله تخصصی ایده لازم جهت ارائه سیستم مناسب در حوزه های مختلف علوم کامپیوتر را گرفته و به طراحی سیستم های نوین گامی جدید بردارند.

کلیدواژه ها:

داده های بزرک ، استخراج ویژگی ، انتخاب ویژگی و الگوریتم های بهینه سازی