基于支持向量机的分布式数据挖掘模型研究

"基于支持向量机的分布数据挖掘模型DSVM" 本文研究了基于支持向量机的分布数据挖掘模型DSVM，该模型针对分布环境的数据挖掘要求，提出了基于支持向量机的分布数据挖掘模型DSVM。该模型定义了DSVM中特征多叉树的概念，描述了基于移动Agent访问分布数据集来构建特征多叉树的方法，并阐述了通过特征多叉树来反映分布环境各数据集属性总体特征的思想。 首先，DSVM模型基于支持向量机的理论，提出了一种基于壳向量的分布式支持向量机增量算法来修正和完善特征多叉树。该算法可以解决原有分布环境下其他挖掘算法存储开销大、执行效率差、安全性和隐私性低等问题。 其次，DSVM模型使用了移动Agent来访问分布数据集，构建特征多叉树。该方法可以实时地反映分布环境各数据集属性总体特征，从而提高数据挖掘的效率和准确性。 此外，DSVM模型还可以解决分布环境下的数据挖掘问题，例如数据挖掘中的数据不一致、数据噪音和数据缺失等问题。该模型可以通过特征多叉树来反映分布环境各数据集属性总体特征，从而提高数据挖掘的准确性和可靠性。 基于支持向量机的分布数据挖掘模型DSVM是一种高效、可靠的数据挖掘模型，适用于分布环境下的数据挖掘任务。该模型可以解决原有分布环境下其他挖掘算法存储开销大、执行效率差、安全性和隐私性低等问题，提高数据挖掘的效率和准确性。 知识点： 1. 支持向量机（SVM）：是一种机器学习算法，用于分类和回归分析。 2. 分布式数据挖掘：是指在分布环境下进行数据挖掘的过程。 3. 特征多叉树：是一种数据结构，用于存储和表示分布环境下的数据特征。 4. 移动Agent：是一种软件代理，用于访问和处理分布数据集。 5.壳向量：是一种数学概念，用于描述支持向量机的增量算法。 6. 数据挖掘：是指从大量数据中提取有价值的信息的过程。 7. 分布环境：是指分布式系统中的计算环境。 本文提出了一种基于支持向量机的分布数据挖掘模型DSVM，该模型可以解决原有分布环境下其他挖掘算法存储开销大、执行效率差、安全性和隐私性低等问题，提高数据挖掘的效率和准确性。