云计算环境下数据弱关联挖掘模型的仿真

在对云计算环境下海量数据进行挖掘的过程中,容易出现大量冗余数据,造成数据间关联性降低,导致传统的基于模糊神经网络的云计算环境下海量数据中弱关联.由于容易陷入局部最小,无法有效完成弱关联的挖掘,提出一种采用弱聚类算法的云计算环境下海量数据中弱关联挖掘方法,通过数据的描述特征对数据特征进行分解,依据数据特征,对全部数据进行融合.基于关联决策概率将云计算环境下海量数据进行有效划分,完成所有数据特征关联概率的计算,通过弱聚类方法对属性元素进行分类,将数量型元素转换成类别型,通过弱化关联规则方法,对经聚类处理后的数据进行挖掘.实验结果表明,所提方法具有很高的高效性及有效性.