【摘 要】
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提出了基于模糊支持向量机算法网络大数据下的冗余数据分类优化方法。提取网络大数据环境下的冗余数据属性特征,为冗余数据分类提供准确的数据基础。根据模糊支持向量机相关
【基金项目】
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贵州省科技厅联合基金项目(黔科合LH字[2014]7197号)
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提出了基于模糊支持向量机算法网络大数据下的冗余数据分类优化方法。提取网络大数据环境下的冗余数据属性特征,为冗余数据分类提供准确的数据基础。根据模糊支持向量机相关理论,获取最优分类平面,从而实现冗余数据分类优化处理。实验结果表明,利用改进算法进行网络大数据下的冗余数据分类优化处理,能够提高分类的准确性,取得了令人满意的效果。
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