一种多层次分布式数据挖掘方法的改进研究

• 作者: 黄成兵
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 多层次分布式数据 数据挖掘 决策树 检索 数据库
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 无线通信
• 页码范围: 70-72,77
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.09.019

摘要

针对多层次分布式数据存在高维特征和类间不平衡因素的问题,提出一种基于随机决策树检索模型的数据挖掘技术.采用随机相位重组方法进行分布式数据的层次空间重构,在重构的层次空间中提取多层次分布式数据的关联维特征量,采用高阶特征压缩方法进行降维处理,实现分布式数据的自适应挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行数据挖掘的准确性能较好、查准率较高、计算开销降低、性能优越.