云模式事件混沌关联特征提取的物联网大数据聚类算法
目前的聚类方法单纯从某个角度研究数据聚类问题，对基于云模式的混沌的物联网大数据聚类的考虑 不足，聚类质量不高。为实现敏捷、智能、平稳的物联网大数据聚类，基于开展物联网事件的云模式通用描述模 型、物联网事件混沌关联特征的云模式通用解析模型、基于云模式的物联网事件混沌关联特征提取算法、基于云 模式混沌关联特征的物联网大数据关联挖掘研究，改进分解奇异值算法、网格耦合聚类算法、Ｋ-ｍｅａｎｓ 算法、决 策树学习法、分析主成分法、分层合并法等算法和分布概率函数，设计了一种基于事件混沌关联特征、敏捷、智 能、平稳的物联网大数据聚类算法。最后，开展实验验证，并与传统算法进行性能对比分析。实验结果表明，相 比传统算法，该算法聚类时间短、误差小，且敏捷性、智能性、动态演化性和平稳性高。因此，该算法实现了基于 云模式的具有混沌关联特征的物联网事件大数据的有效聚类，具有较高的应用价值。
- 2021-04-19
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