不平衡大数据阵列的挖掘算法仿真

摘要：

大数据类间特征的不平衡分布影响分类器辨别稀缺样本的准确性,导致大数据集成挖掘结果存在较大偏差.为此提出基于不平衡阵列判别的大数据集成挖掘方法.通过概率分布下不平衡阵列判别添加伪样本,再通过采样处理使数据趋于平衡.聚类数据间关联估计值的模糊特征,构建语义动态特征分析模型,提取大数据模糊规则特征量,结合数据挖掘下自适应寻优算法,实现大数据集成挖掘.仿真验证了所提方法可以有效避免不平衡数据的干扰,大数据集成挖掘效果理想,与已有方法相比具有明显的应用优势.

关键词：不平衡阵列、大数据挖掘、语义动态特征、特征量、聚类算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP361(计算技术、计算机技术)

资助基金：苏州市科技局社会发展关键技术应用项目;苏州市住建局科研项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：446-450