【摘 要】
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提出采用残差数据合并技术的冗余数据优化挖掘算法,利用训练集建立决策树模型,引入C4.5决策树模型进行冗余数据主特征建模,在主分量特征决策树下,引入残差数据合并技术,设定
【基金项目】
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天津市教育科学“十二五”规划课题（VE4035）
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提出采用残差数据合并技术的冗余数据优化挖掘算法,利用训练集建立决策树模型,引入C4.5决策树模型进行冗余数据主特征建模,在主分量特征决策树下,引入残差数据合并技术,设定数据残差特征伴随追踪模式,把传统方法中用于滤除的数据信息进行拼接伴随追踪定位,实现了冗余数据特征的优化挖掘。把方法应用到网络流量时间序列数据处理中实现网络异常监测,仿真实验表明,新的数据挖掘算法能有效提取到冗余数据特征作为有用检测特征,数据挖掘效率大幅提高,有效促进了海量数据隐藏特征的挖掘和应用,设计的网络流量监测软件能提高网络管理和监测实
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