【摘 要】
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针对海量数据处理过程中大量相似特征会给数据分类造成冗余干扰,在分类中心确定时出现多次校验、重复等弊端,提出一种海量数据干扰下冗余数据高性能消除方法.采用主动采样方
【机 构】
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新乡学院计算机与信息工程学院,吉林省质监检测基地吉林省纤维检验处
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关资助项目（12102210445）,河南省科技厅软科学研究资助项目（152400410345）,河南省教育厅资助项目（15A520093）.
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针对海量数据处理过程中大量相似特征会给数据分类造成冗余干扰,在分类中心确定时出现多次校验、重复等弊端,提出一种海量数据干扰下冗余数据高性能消除方法.采用主动采样方法提取海量数据干扰下冗余数据特征,并对其进行分类.引入均值漂移传递函数对冗余数据进行分类处理,获取冗余数据活跃程度,实现冗余数据的高性能消除.结果表明,相比传统的消除方法,高效消除方法性能良好,所需时间短,具有一定的优越性.
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