【摘 要】
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小差异数据往往具有信息量大、特征差异小的特点,传统的数据分类方法多具有串行性,在处理海量小差异数据时,存在分类效率低、准确率低及可行性差的缺陷,为信息检索、数据管理
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小差异数据往往具有信息量大、特征差异小的特点,传统的数据分类方法多具有串行性,在处理海量小差异数据时,存在分类效率低、准确率低及可行性差的缺陷,为信息检索、数据管理等实际应用带来了潜在的风险。为此,提出设计一种基于概率统计的小差异数据分类模型。针对初始数据的杂乱性、冗余性和随机性,分别进行数据清洗、数据变换和数据归约等预处理,依据相关原理构建隐马尔科夫数据分类模型,并通过模型参数优化,得到数据特征的最优描述及该数据属于每一类别的最大概率值,从而实现小差异数据的有效分类。实验结果表明,采用改进算法进行小差异数据分类,能够大大提高数据分类的准确性,提升系统运行速率,提高了算法鲁棒性,具有实际的应用价值。
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