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摘要
传统算法无法避免云计算环境下冗余数据特征的动态变化性和特征多样性,从而降低了冗余数据分类的效果。为此,提出一种基于优化相关向量机的冗余数据分类方法。利用相关向量机建立冗余数据分类模型,并获得需要确定的参数,将参数看作粒子,构建初始粒子群,通过粒子群算法进行迭代寻优,获得最优分类模型的参数,从而实现云计算环境下冗余数据的准确分类。
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传统算法无法避免云计算环境下冗余数据特征的动态变化性和特征多样性,从而降低了冗余数据分类的效果。为此,提出一种基于优化相关向量机的冗余数据分类方法。利用相关向量机建立冗余数据分类模型,并获得需要确定的参数,将参数看作粒子,构建初始粒子群,通过粒子群算法进行迭代寻优,获得最优分类模型的参数,从而实现云计算环境下冗余数据的准确分类。
