基于大数据挖掘的多维数据去重聚类算法分析

• 作者: 宋鹏
• 来源期刊: 现代电子技术
• 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
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.23.032

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.

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