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一种多层次分布式数据挖掘方法的改进研究
被引量：
2
1
作者
黄成兵
《现代电子技术》
北大核心
2017年第9期70-72,77,共4页
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...
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。
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关键词
多层次分布式数据
数据
挖掘
决策树
检索
数据
库
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职称材料
题名
一种多层次分布式数据挖掘方法的改进研究
被引量：
2
1
作者
黄成兵
机构
阿坝师范学院计算机科学系
出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第9期70-72,77,共4页
文摘
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。
关键词
多层次分布式数据
数据
挖掘
决策树
检索
数据
库
Keywords
multi-level distributed data
data mining
decision tree
retrieval
database
分类号
TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种多层次分布式数据挖掘方法的改进研究
黄成兵
《现代电子技术》
北大核心
2017
2
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