李清霞

摘 要： 傳統(tǒng)支持向量機挖掘方法可以對領(lǐng)域數(shù)據(jù)實現(xiàn)挖掘，但在復(fù)雜多變環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘離散程度較大。提出海量數(shù)據(jù)的支持向量機優(yōu)化挖掘方法，構(gòu)造靜態(tài)粒子空間，局限海量數(shù)據(jù)挖掘離散程度，形成小規(guī)模的、多簇團(tuán)的粒子挖掘數(shù)據(jù)集；將單粒子挖掘數(shù)據(jù)進(jìn)行離散性擬合，以多簇團(tuán)粒子整合離散運算，保證挖掘計算進(jìn)行周期性運行；對同軌挖掘計算進(jìn)行條件約束，實現(xiàn)小離散程度的數(shù)據(jù)挖掘。仿真實驗驗證結(jié)果表明，支持向量機優(yōu)化挖掘方法在復(fù)雜多變環(huán)境下具有較高的穩(wěn)定性，并且挖掘離散度小、挖掘信息精度較高。

關(guān)鍵詞： 海量數(shù)據(jù)； 支持向量機； 多簇團(tuán)粒子； 數(shù)據(jù)擬合； 整合運算； 挖掘離散； 優(yōu)化方法

中圖分類號： TN911?34； TN913 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）06?0137?04

Abstract： The traditional data mining method based on support vector machine （SVM） can mine the domain data， but has high data mining dispersion degree in the complex and changeable environment. Therefore， an SVM?based optimization mining method of massive data is proposed to construct the static particle space， limit the data mining discrete degree， and form the small?sized and multi?cluster particle mining data sets. The discrete fitting is carried out for the single?particle mining data， and the multi?cluster particles are integrated for discrete operation to ensure the periodical operation of mining calculation. The conditional constraint is performed for the one?orbit mining calculation to realize the data mining with low discrete degree. The simulation experimental results show that the optimization mining method based on SVM has high stability in the complex and changeable environment， low mining discrete degree and high information mining accuracy.

Keywords： massive data； support vector machine； multi?cluster particle； data fitting； integration operation； mining dispersion； optimization method

0 引 言

支持向量機是近年來廣泛受到關(guān)注的機器學(xué)習(xí)與分析方法，廣泛應(yīng)用于函數(shù)估計、模式識別、圖像處理和生物信息學(xué)等諸多領(lǐng)域。傳統(tǒng)的支持向量機挖掘方法可以對領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，但在復(fù)雜多變環(huán)境條件下，存在挖掘離散性較高的問題。根據(jù)以上問題，提出海量數(shù)據(jù)的支持向量機優(yōu)化挖掘方法。實驗結(jié)果表明，海量數(shù)據(jù)的支持向量機優(yōu)化挖掘方法，在多變復(fù)雜的環(huán)境下具有良好的穩(wěn)定性，在較小的離散性下保持較高的數(shù)據(jù)挖掘精度。

1 海量數(shù)據(jù)的支持向量機優(yōu)化挖掘技術(shù)

1.1 構(gòu)建靜態(tài)粒子空間局限離散程度

對單個數(shù)據(jù)單元進(jìn)行離散性提取，將具有同一性的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，利用核函數(shù)的計算，將反應(yīng)同一性的參數(shù)進(jìn)行粒子運算，海量信息計算提取的同一性數(shù)據(jù)定義了初始化群的離線性質(zhì)[1]。對定義后的初始化群粒子進(jìn)行離散度約束，形成靜態(tài)粒子空間。通過靜態(tài)粒子空間，刪除失真數(shù)據(jù)，在空間粒子離散度受到空間的局限。在進(jìn)行粒子的整合運算時[2]，將粒子數(shù)據(jù)整合，挖掘數(shù)據(jù)會按照局限進(jìn)行同軌運行計算，周期計算存在一定的偏差，運行偏差較大時會加大離散程度，因此需要重新認(rèn)定挖掘數(shù)據(jù)[3?4]。偏差度為零或者較小時可將挖掘數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出。本文設(shè)計的海量數(shù)據(jù)的支持向量機挖掘流程圖如圖1所示。

1.2 離散性擬合計算

離散數(shù)據(jù)擬合計算是根據(jù)定義的初始化群粒子的特性，進(jìn)行離散度的整合計算。將離散度高的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合計算，剔除原有數(shù)據(jù)屬性，成為新的具有合理性粒子的挖掘數(shù)據(jù)，擬合計算過程用粒子整合離散中的擬合屬性，對數(shù)據(jù)超過平均浮動的粒子進(jìn)行剝離[5?6]，對超過5倍浮動的粒子進(jìn)行規(guī)律性的刪除，對平均方差為3～5倍的粒子進(jìn)行比例擬合整合[7?8]，保證單個粒子的計算精度。其離散數(shù)據(jù)擬合過程如圖2所示。

粒子通過離散數(shù)據(jù)擬合計算，形成多簇團(tuán)粒子空間，對多簇團(tuán)粒子空間進(jìn)行粒子整合，粒子模擬整合[9]可分為點動整合和線動整合兩種。其多簇團(tuán)粒子整合示意圖如圖3所示。endprint

點動整合是大部分多簇團(tuán)粒子呈線性分布，而在整合曲線上出現(xiàn)單簇團(tuán)或多處簇團(tuán)偏離呈現(xiàn)。將偏離整合曲線的簇團(tuán)進(jìn)行合理移動，其最大移動值不能超過簇團(tuán)局限數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)擬合整合前的最大值是移動的最小值[10]，實現(xiàn)多簇團(tuán)周期規(guī)律運行。線動整合是較多的簇團(tuán)粒子呈無規(guī)律分布，且數(shù)據(jù)挖掘呈偏離狀態(tài)，整合曲線連接多簇團(tuán)粒子代表性差。因而進(jìn)行整合曲線的調(diào)整[11]，即線動整合。整合曲線的調(diào)整必須滿足有[12]的粒子在整合曲線外，且整合曲線上的粒子不能代表所有多簇團(tuán)粒子的計算值。整合曲線移動原則要盡可能地連接所有多簇團(tuán)粒子，連接具有代表性以及規(guī)律性。對不能連接所有多簇團(tuán)粒子的，先進(jìn)行線動整合后，再進(jìn)行點動整合，使挖掘數(shù)據(jù)具備周期性。

1.3 實現(xiàn)低離散度數(shù)據(jù)挖掘

對多簇團(tuán)粒子整合運算后，進(jìn)行數(shù)據(jù)的同軌挖掘運算，海量數(shù)據(jù)的支持向量機挖掘方法，具有一定的數(shù)據(jù)代表性，但數(shù)據(jù)代表性需進(jìn)行挖掘伴隨性驗證，驗證成功后對挖掘數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出，其同軌運算選用偏正挖掘數(shù)據(jù)與負(fù)偏挖掘數(shù)據(jù)，實測挖掘數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行同軌計算，保證運行正負(fù)偏差固定，以保證同軌挖掘運算的穩(wěn)定性。其數(shù)據(jù)挖掘同軌框架圖如圖4所示。

通過MySQL，Share，Nothing，MySQL nab計算方法，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘特點，進(jìn)行不同對象的挖掘計算，伴隨同軌挖掘計算周期運行。其同軌運行算法的離散程度與偏離數(shù)據(jù)如表1所示。

通過周期挖掘計算的同軌運行，穩(wěn)定地挖掘數(shù)據(jù)信息，利用硬件設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞，對不穩(wěn)定的挖掘數(shù)據(jù)、離散較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新粒子擬合、多簇團(tuán)粒子的整合運算。重新擬定同軌計算，保證對每組挖掘數(shù)據(jù)的結(jié)果不帶有離散性，從而實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的支持向量機數(shù)據(jù)挖掘。

2 仿真實驗與測試

為了驗證解決支持向量機的挖掘方法的有效性，本文采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法與海量數(shù)據(jù)支持的向量機數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行對比實驗，利用支持向量機的離散程度測試和斜方差分析驗證支持向量機的挖掘方法的有效性。

通過仿真模擬實驗，對特定實驗對象進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘不少于10萬次或2 h。采用兩種支持向量機的挖掘，記錄標(biāo)記數(shù)據(jù)點，利用計算機系統(tǒng)生成離散程度分布圖，如圖5所示。

根據(jù)離散程度分布圖可以看出，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法的數(shù)據(jù)挖掘能力的浮點率較高，離散程度較大。并且存在個別失真點，數(shù)據(jù)不確定性。具有3處挖掘數(shù)據(jù)集中心域，一次為零偏差范圍，其他兩次分別存在正偏差和負(fù)偏差。

方差分析是調(diào)節(jié)協(xié)變量對因變量的影響效應(yīng)，對實驗進(jìn)行統(tǒng)計控制的一種綜合方差分析和回歸分析的方法。通過綜合方差分析與回歸分析，得出斜方差分析圖，如圖6所示。

圖6中：[Σx]代表穩(wěn)定值；[Σy]代表離散值。[Σx]小于2代表穩(wěn)定，[Σx=0]代表測量值恒定最穩(wěn)定。[Σy]小于4代表離散現(xiàn)象可以忽略不計，[Σy=0]代表測量值無離散現(xiàn)象?；谛狈讲罘治鰣D，對[Σx]與[Σy]進(jìn)行測定，其傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法的穩(wěn)定性為[Σx=1]、離散性為[Σy=3]，海量數(shù)據(jù)的支持向量機數(shù)據(jù)挖掘方法的穩(wěn)定性為[Σx=0.3]、離散性為[Σy=1]。通過離散程度測試、變異系數(shù)測試和斜方差分析實驗的結(jié)果。說明海量數(shù)據(jù)的支持向量機數(shù)據(jù)挖掘方法具有良好的離散性、數(shù)據(jù)可靠性。

3 結(jié) 語

通過靜態(tài)離粒子空間的構(gòu)建，以及粒子的多重去離散性運算，優(yōu)化挖掘方法，經(jīng)實驗驗證結(jié)果表明，海量數(shù)據(jù)的支持向量機優(yōu)化挖掘方法，在復(fù)雜多變的環(huán)境下，具有較小的離散性、良好的穩(wěn)定性以及挖掘精度。

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