發(fā)布時間：2022-12-04 11:44

　　在不平衡數(shù)據(jù)的影響下,由于原有方法存在分類性能較差的問題,因此提出一種新的船舶虛擬云計算中心混亂數(shù)據(jù)高效分類方法。首先在船舶虛擬云計算中心中進(jìn)行混亂數(shù)據(jù)的挖掘,采用的數(shù)據(jù)挖掘工具為Orange工具箱,需要通過python來實現(xiàn)。對挖掘的數(shù)據(jù)實施降維處理,采用的方法為主成分分析,主要通過投影處理進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,去除不平衡數(shù)據(jù)。通過支持向量機(jī)對核函數(shù)進(jìn)行選擇,從而對訓(xùn)練集樣本實施映射,將其映射至高維空間,在該空間中對最佳超平面進(jìn)行求取,獲得最優(yōu)分類函數(shù),實現(xiàn)混亂數(shù)據(jù)的高效分類。為了證明該方法的分類性能更好,將原有方法作為對比方法進(jìn)行分類性能的對比實驗,實驗結(jié)果證明該方法的類間樣本重疊率更低且采樣率更高,即分類性能更好,實現(xiàn)了性能突破。 

【文章頁數(shù)】：3 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]交互式電力數(shù)據(jù)可視化與分析[J]. 方思桐,汪隸鋆,高敏,錢榮濤,陳雪羿,申麗銘,張力丹,劉日晨,王瓊.  南京師大學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(03)
[2]基于虛擬安全域的多級安全訪問控制[J]. 孫陽,劉京,郎靜宏,柯文浚.  海軍航空工程學(xué)院學(xué)報. 2018(06)
[3]云數(shù)據(jù)中心基于閾值的虛擬機(jī)遷移節(jié)能調(diào)度算法[J]. 吳小東,韓建軍.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(09)
[4]基于虛擬機(jī)遷移的云計算中心節(jié)能調(diào)度算法[J]. 施偉,劉鎮(zhèn).  計算機(jī)與數(shù)字工程. 2018(01)



本文編號：3708198