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不完整数据的分析与填充一直是大数据处理的热点研究课题,传统的分析方法无法对不完整数据直接聚类,大部分方法先填充缺失值,然后对数据聚类。这些方法一般利用整个数据集对缺失数据进行填充,使得填充值容易受到噪声的干扰,导致填充结果不精确,进而造成聚类精度很低。提出一种不完整数据聚类算法,对不完全信息系统的相似度公式进行重新定义,给出不完整数据对象间的相似度度量方式,进而直接对不完整数据聚类。根据聚类结果将同一类对象划分到相同的簇中,通过同一类对象的属性值对缺失值进行填充,避免噪声对填充值的干扰,提高填充结果的精确性。实验结果表明,提出的方法能够对不完整数据进行聚类,并有效提高缺失数据的填充精度。 相似文献
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扩展标记语言(XML) 带有一定的结构和语义信息, 与普通文本相比, XML具有描述精确、表现形式丰富等特点, 但同时也使得传统的自然语言处理和数据挖掘等技术不能直接应用. 根据XML内容和结构并非独立, 内容影响结构, 结构作用于内容, 提出一种基于张量的XML特征降维及综合相似度计算方法. 针对XML文档, 使用张量表示并采用基于最大互信息的方法对其进行降维, 采用将XML结构和内容相融合的综合相似度度量方法确定结构和内容的内在联系及共同作用方式, 提高XML综合相似度计算性能. 实验及结果分析验证了所提出方法的有效性.
相似文献10.
在信息战电子对抗中大数据通信技术优化的研究中,由于在电子对抗时,海量数据忽然涌入网络会造成通信缓慢甚至瘫痪,是对抗中主要影响通信的方式.传统的解决办法多为增加信道容量或者屏蔽入侵数据源,其思路还是以后发性、被动性为主,没有利用现有资源对数据进行通信引导,存在较大应用制约性.为解决上述问题,提出一种大数据引导通信优化模型.建立信息战电子对抗中通信模型,在引导通信数据进入合理空余信道,完成通信大数据的最大化传递.通过计算通信过程中的单频干扰信号,针对大数据信号进行滤波处理,降低通信数据的误码率,有效引到数据有序通过信道.实验结果表明,利用改进算法进行信息战电子对抗中大数据引导下通信优化处理,能够降低通信的丢包率、延时率和误码率,同时提高信道的吞吐量,满足信息战电子对抗的实际需求. 相似文献