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原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
数据产生的渠道越来越多,速度越来越快,大量的数据为数据分析和处理带来了较大的难度,云平台中的数据种类和规模也在不断扩大,超大的数据规模给数据的存储、管理、分析等带来了前所未有的挑战.数据量剧增会导致数据的可靠性不足,如何有效地处理数据之间的关系,降低冗余数据,建立多维数据去重聚类模型是业界共同努力的方向.文中最先介绍了在大数据挖掘下的多维聚类算法,通过分析大数据内部之间的关系,建立一种适合大数据处理的多维数据去重聚类算法分析模型,对该算法进行改进和实验分析,得到该算法在采样时所存在的复杂度较低,数据分析的结果准确,有利于实现数据的分析和处理,减少数据的冗余,增加数据分析的效率,具有良好的判定效果.
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文献信息
篇名 基于大数据挖掘的多维数据去重聚类算法分析
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 大数据挖掘 多维数据去重 聚类算法 数据分析 模型建立 减少冗余
年,卷(期) 2019,(23) 所属期刊栏目 测控与自动化技术
研究方向 页码范围 150-153
页数 4页 分类号 TN911.1-34
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.23.032
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋鹏 2 14 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
大数据挖掘
多维数据去重
聚类算法
数据分析
模型建立
减少冗余
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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总被引数(次)
135074
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