【摘 要】
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通过大量的实践可以发现,对大数据信息进行过滤的传统方法,由于没有对提取大数据特征具有的意义引起重视,去噪处理及过滤效果均会对仿真结果产生影响,因此,过滤性能差、精度
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通过大量的实践可以发现,对大数据信息进行过滤的传统方法,由于没有对提取大数据特征具有的意义引起重视,去噪处理及过滤效果均会对仿真结果产生影响,因此,过滤性能差、精度低等问题始终存在。本文针对这一情况,提出了以支持向量机为基础的SVM算法,首先所明确对数据挖掘算法进行创新的理念,然后又对创新数据挖掘算法需要应用到的技术加以描述,最后通过理论与实际相结合的方法,对仿真实验的结果进行了分析,供相关人员参考。
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