【摘 要】
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针对传统浏览器数据分类方法存在分类准确率低的问题,提出了基于数据挖掘的浏览器数据分类算法,实现浏览器数据的分类。第一,运用异常度孤立点分类算法计算出各参数属性和统
【机 构】
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国网冀北电力有限公司信息通信分公司; 四川中电启明星信息技术有限公司; 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司;
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针对传统浏览器数据分类方法存在分类准确率低的问题,提出了基于数据挖掘的浏览器数据分类算法,实现浏览器数据的分类。第一,运用异常度孤立点分类算法计算出各参数属性和统计属性中各类型参数间距离,完成簇的质心和簇中对象的异常度函数的定义,最终实现以距离为基础的孤立点分类算法在簇中检出数据异常数据的目的;找到一个最优分类超平面,利用SVM主动学习算法对样本进行选择,在降低训练样本集学习样本数量的同时确保不降低分类器分类准确度,精确地将给定样本区分成异常数据及正常数据两类,且保证数据分类间隔大。实验证明,利用文中方法可以精确地实现浏览器数据分类。
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