【摘 要】
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针对传统数据特征挖掘方法耗时久、挖掘精准度低的问题,提出基于属性分类的工程数据线索特征挖掘方法。首先利用“高聚类,低耦合”原理对多维数据属性做最优分类并降维,使用
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针对传统数据特征挖掘方法耗时久、挖掘精准度低的问题,提出基于属性分类的工程数据线索特征挖掘方法。首先利用“高聚类,低耦合”原理对多维数据属性做最优分类并降维,使用极差变换法降低数据分布分散程度,通过可视化建模获得对应的数据线索特征,然后运用k-近邻方法划分搜索范围,由步骤回溯组成的浮动搜索方法寻求最优挖掘起点,获得数据线索规律,完成工程数据线索特征挖掘。仿真实验结果表明,该方法能够有效解决传统方法在工程数据线索特征挖掘过程中耗时长、挖掘过程过于复杂的问题,且可以有效保证挖掘结果精准性。
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