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本文将多尺度数据挖掘应用于数据尺度划分中,希望能够更好地对大数据中的数据尺度进行划分,提高数据划分的准确度和运算速度。首先明确其定义和应用方法,利用多尺度的定义将数据尺度化,根据尺度特征构建多尺度数据集,再将标签数据的基准尺度的最优选择方法建立数据熵的评价模型并将其作为数据尺度划分的依据,通过尺度层级迭代实现数据尺度划分。设计实验,将传统方法与本文方法进行对比,证明了设计算法的优越性和简洁性。