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海量散亂點云數(shù)據(jù)的模糊聚類挖掘方法研究
- 海量散亂點云數(shù)據(jù)
- 挖掘
- 模糊聚類
- 特征提取
摘要：物聯(lián)網(wǎng)和云計算環(huán)境下海量散亂點云數(shù)據(jù)挖掘容易受到關(guān)聯(lián)規(guī)則項的干擾,數(shù)據(jù)挖掘的模糊聚類不好。為了提高海量散亂點云數(shù)據(jù)挖掘能力,提出一種基于支持向量機的大數(shù)據(jù)分類挖掘技術(shù)。采用分段向量量化編碼技術(shù)進行海量散亂點云數(shù)據(jù)空間存儲結(jié)構(gòu)分析,結(jié)合閉頻繁項集檢測方法進行海量散亂點云數(shù)據(jù)的信息融合處理,對高維融合數(shù)據(jù)進行語義特征分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則特征提取,對提取的海量散亂點云數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則采用支持向量機分類器進行模式識別,結(jié)合尺度分解方法對分類輸出的海量散亂點云數(shù)據(jù)進行降維處理,采用模糊聚類方法實現(xiàn)對海量散亂點云數(shù)據(jù)的分類挖掘。仿真結(jié)果表明,采用該方法進行海量散亂點云數(shù)據(jù)挖掘的聚類性能較好,數(shù)據(jù)挖掘的精度較高。
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計算機技術(shù)與發(fā)展
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