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基于改进PSO粒子群及K-Means聚类算法的物联网数据挖掘查全优化研究

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大数据云计算环境下的物联网数据挖掘与分析,是企业大数据项集采集、数据样本挖掘与统计分析关注的重要方向之一.通过基于云计算Hadoop分布式软件服务架构,建构起改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化算法、K-Means聚类挖掘算法,设置自调节惯性权重、云变异算子进行不同类别物联网数据提取、全局搜索、极值追踪与更新,构造聚类函数完成不同数据项集的聚类分析,进而解决海量物联网数据的挖掘与计算问题、保证自适应聚类数组的采样查全准确率.

李艳霞、张艳芳

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临汾职业技术学院,山西临汾 041000

云计算环境 物联网 数据挖掘算法 研究

2024

10.20153/j.issn.2096-9759.2024.01.046

长江信息通信
湖北通信服务公司

长江信息通信

影响因子：0.338
ISSN：2096-9759
年,卷(期)：2024.37(1)
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