【摘 要】
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为了提高大数据的分类识别和检索性能,需要进行大数据优化挖掘,故提出一种基于弱关联性指数特征分布提取的大数据分类挖掘方法。对大数据信息流采用稀疏性融合方法进行聚类空
【基金项目】
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科学技术部重大研究计划项目(2016YFB0800403)
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为了提高大数据的分类识别和检索性能,需要进行大数据优化挖掘,故提出一种基于弱关联性指数特征分布提取的大数据分类挖掘方法。对大数据信息流采用稀疏性融合方法进行聚类空间划分,通过自相关特征匹配方法进行大数据高维分形特征重组,采用向量量化方法进行大数据的基元分类的收敛性控制,提取大数据信息流的弱关联性指数特征,实现大数据的优化分类和挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行大数据分类挖掘,提高了大数据挖掘检索的查准性和查全性,挖掘的准确性较高,抗干扰能力较好。
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