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Data reduction for big data application in IOT
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AI
DOI：10.1007/s12597-025-01071-0.png)
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摘要
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物联网（IoT）的快速发展催生了大规模、异构和高维数据的产生，这些数据在有效存储、传输和处理方面带来了显著挑战。传统数据处理工具在处理此类大数据时并不总能有效工作，从而导致计算成本上升和系统响应性降低。本文通过引入结合主成分分析（PCA）与t-分布随机近邻嵌入（t-SNE）的混合降维模型，解决了高维物联网（IoT）大数据环境下的数据管理问题。该结构利用PCA的线性特征提取能力和t-SNE的非线性流形学习，以实现更好的数据压缩并推断必要的数据结构信息，从而实现物联网系统更具可扩展性和可靠性的分析。所提出的框架采用Python编写，并在Kaggle Cats vs. Dogs图像数据集上进行了测试，该数据集是高维物联网数据的典型示例。通过预处理、多级降维和基于支持向量机（SVM）的分类来评估实证研究的性能。实验表明，混合PCA-t-SNE模型相较于传统PCA在数据降维效率上实现了5%的相对提升，通过下采样将原始特征空间从145,800维压缩至450维，且在不同降维级别（Rank-1至Rank-32）下分类准确率无明显变化。上述结果证实，引入的混合模型在减少冗余、最大化计算效率及保持分析准确性方面具有效用。该研究为物联网数据分析提供了一个可重构和可扩展的基础，有望在智能传感、边缘计算和实时决策系统中占据主导地位。
Keyword:
IoT
Big data
PCA
t-SNE
Python
Data reduction
期刊
O
IF:
1.8
论文数:
182
被引数:
1.0K
机构
引用论文
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