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基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类研究
1
作者
卓柳俊
曾心怡
《信息技术》
2024年第10期14-21,29,共9页
针对不平衡大数据的分类问题,提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子,定义优化函数,并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台,确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围,再通过放大近邻值的...
针对不平衡大数据的分类问题,提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子,定义优化函数,并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台,确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围,再通过放大近邻值的处理方式,定义不平衡阈向量,从而完善整个分类流程,完成基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类方法的设计。实验结果表明,上述分类方法的应用,可将正例信息、负例信息的取样长度区间完全分离开来,能有效解决因不平衡大数据分类不精准造成的信息样本混淆的问题,符合实际应用需求。
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关键词
优化
模糊
c
-
means
算法
不平衡大数据
交叉算子
卡方检验
压缩
模糊
近邻值
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职称材料
题名
基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类研究
1
作者
卓柳俊
曾心怡
机构
中国人民大学信息学院
河南省社会科学院
出处
《信息技术》
2024年第10期14-21,29,共9页
基金
河南省社会科学规划项目(2022CFX029)。
文摘
针对不平衡大数据的分类问题,提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子,定义优化函数,并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台,确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围,再通过放大近邻值的处理方式,定义不平衡阈向量,从而完善整个分类流程,完成基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类方法的设计。实验结果表明,上述分类方法的应用,可将正例信息、负例信息的取样长度区间完全分离开来,能有效解决因不平衡大数据分类不精准造成的信息样本混淆的问题,符合实际应用需求。
关键词
优化
模糊
c
-
means
算法
不平衡大数据
交叉算子
卡方检验
压缩
模糊
近邻值
Keywords
optimized fuzzy
c
-
means
algorithm
unbalan
c
ed big data
c
rossover operator
c
hi-square test
c
ondensed fuzzy nearest neighbor values
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类研究
卓柳俊
曾心怡
《信息技术》
2024
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