大数据的分类挖掘优化技术

• 作者: 覃兵文
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 大数据 信息融合 分类挖掘 聚类空间划分 特征提取
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 所属期刊栏目: 科学计算与信息处理
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: TN911-34|TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.24.011

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃兵文	三峡大学计算机与信息学院	2	8	2.0	2.0