船舶虚拟云计算中心混乱数据高效分类方法

在不平衡数据的影响下,由于原有方法存在分类性能较差的问题,因此提出一种新的船舶虚拟云计算中心混乱数据高效分类方法。首先在船舶虚拟云计算中心中进行混乱数据的挖掘,采用的数据挖掘工具为Orange工具箱,需要通过python来实现。对挖掘的数据实施降维处理,采用的方法为主成分分析,主要通过投影处理进行数据降维,去除不平衡数据。通过支持向量机对核函数进行选择,从而对训练集样本实施映射,将其映射至高维空间,在该空间中对最佳超平面进行求取,获得最优分类函数,实现混乱数据的高效分类。为了证明该方法的分类性能更好,将原有方法作为对比方法进行分类性能的对比实验,实验结果证明该方法的类间样本重叠率更低且采样率更高,即分类性能更好,实现了性能突破。