【摘 要】
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针对传统挖掘算法由于对云计算环境下频繁出现异常数据，不能及时进行识别和量化，导致异常数据挖掘误差大的问题。提出采用基于改进混沌算法的云计算环境下频繁出现异常数据的挖
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针对传统挖掘算法由于对云计算环境下频繁出现异常数据，不能及时进行识别和量化，导致异常数据挖掘误差大的问题。提出采用基于改进混沌算法的云计算环境下频繁出现异常数据的挖掘方法。先融合于偏最小二乘法将观测到的数据源进行清洗和无量纲化处理，得到一个标准化数据矩阵与标准化的维向量，将矩阵与向量分别定义成对频繁出现的异常数据预测变量和决定因素观察值，并对其进行主成份分析提取，依据提取的结果建立云计算环境下数据源的线性回归方程，引人混沌算法计算出在数据源时间序列中相邻两个点之间的斜率并进行比较，确定云计算环境下频繁出现
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