基于差分进化算法的网络多属性大数据聚类挖掘方法
为了提高网络多属性大数据聚类挖掘的精度,提出基于差分进化算法的网络多属性大数据聚类挖 掘方法．首先,构建网络多属性大数据参数采集模型,并对其进行动态结构性重组,从而实现大数据存储结构分 析．其次,提取大数据聚类特征参数,结合快速特征收敛性控制方法,建立网络多属性大数据特征分析模型．通 过灰度特征信息重组方法,对大数据聚类特征进行空间网格分块融合处理．最后,采用差分进化算法进行大数 据特征参数的聚类挖掘寻优,从而实现对网络多属性大数据的特征聚类和可靠性挖掘．仿真结果表明,采用该 方法进行网络多属性大数据挖掘,分类正确率和挖掘识别率均较高,能够有效进行网络多属性大数据的聚类 挖掘．
- 2021-06-21
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