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內容簡介： 本书从高维大数据的特征降维出发，指出大数据时代粗糙集特征选择面临的挑战，介绍了群智能算法的独特优势和存在的问题，对粗糙集和群智能的理论与经典算法进行了总结归纳并提出一种基于群智能和粗糙集的特征选择框架，依据此框架设计相关特征选择算法，应用于银行个人信用评分系统与高维数据集进行特征降维。本书可供从事机器学习和大数据挖掘的高校教师、研究生、科研院所的科研人员及有关工程技术人员使用。 關於作者： 女，1970年7月生，湖北钟祥人，汉族，中共党员，现为荆楚理工学院教授，研究生处副处长，荆门市第三届市级把关人才,，湖北省第十三届人民代表大会代表。武汉大学计算机软件与理论专业博士毕业，长期从事数据挖掘和智能计算领域的研究工作，主持和参与省市各级科研项目10余项，编写教材4部，指导学生毕业论文获湖北省优秀学士学位论文。发表论文20余篇，其中10篇论文被SCIEI检索，2篇论文获湖北省优秀学术论文二等奖和荆门市优秀学术论文一等奖。申请发明专利1项，软件著作权登记4项，荣获湖北省高等学校教学成果奖三等奖2项。

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