据的处理。利用人工蜂群聚类技术分类样本数据，并剔除离群数据。在设置关联规则的约束下，得出数据挖掘结果。通过算用于精准预测的人工蜂群聚类数据挖掘算法研究论文原稿出符合关联规则的组数据挖掘结果，为了保证两个并行程序的负载均衡，需要及时调整数据的挖掘误差，最终将输出的多组数据挖掘结果进行融合，得出的结果即为用于精准预测的数据挖掘结关数据并行挖掘为了提高数据挖掘的效率，在保证数据挖掘结果质量的同时提升数据挖掘的速度，以人工蜂群聚类技术下样本数据分类为基础，在关联规则的约束下，采用并行的方式实现对数的性能测试分为两个部分，分别为挖掘算法本身的查全率和算法的应用性能。实验中选择通信网络流量的精准预测作为实验环境，设置了传统的数据挖掘算法和文献中提出的云计算下的数据挖从图可以看出数据清洗分为个处理阶段，分别为清洗规则的生成阶段预处理阶段处理阶段和数据加载阶段。通过数据的清洗可以检测出初始数据集合并解决单数据源中或多数据源集成过程中存距离综合。遵循最邻近聚类法则，判断任意个样本数据是否属于类型，若满足公式中的条件，即数据属于类型用于精准预测的人工蜂群聚类数据挖掘算法研究论文原稿。人工蜂群聚类蜜源的第维产生个扰动。公式中为控制绕度幅度的随机数，为常数参数。在侦查蜂阶段，蜜源经过多次扰动后仍未更新，被判定为枯竭蜜源，重新搜索个新的蜜源来代替初始蜜源，返回到测的人工蜂群聚类数据挖掘算法研究论文原稿。结合人工蜂群的变异和交叉思想，分别通过采蜜蜂观察蜂和侦查蜂个角度执行人工蜂群算法。在开始运行之前，首先需要对算法中的变量进理阶段和数据加载阶段。通过数据的清洗可以检测出初始数据集合并解决单数据源中或多数据源集成过程中存在的数据质量问题，直到样本数据满足数据的质量要求。人工蜂群聚类数据挖掘算用于精准预测的人工蜂群聚类数据挖掘算法研究论文原稿数据挖掘算法设计数据准备与处理数据准备与处理的过程就是数据收集和预处理的过程，通过数据的选择预处理和数据转换个步骤得出初始数据的处理结果。其中数据清洗处理的过程如图所示，并得出相同类型样本数据与聚类中心之间的距离，距离计算如公式式中表示的是设置的聚类中心，即为任意个样本数据与其对应的聚类中心之间的距离，而为各个样本达到对应聚类中心的能测试分为两个部分，分别为挖掘算法本身的查全率和算法的应用性能。实验中选择通信网络流量的精准预测作为实验环境，设置了传统的数据挖掘算法和文献中提出的云计算下的数据挖掘算采蜜阶段继续进行新个循环迭代。结合上述人工蜂群算法进行初始样本数据的聚类处理，并诊断出源数据集合中的离群样本。定义初始数据样本集合为其中样本数据的维度为，设置聚类中心行初始化处理，根据公式开始迭代执行以下阶段，直到达到最大迭代次数。人工蜂群算法的采蜜蜂和观察蜂阶段可以表示为公式中在初始蜜源附近产生个新的邻近蜜源，记为，表示的是此时对法设计数据准备与处理数据准备与处理的过程就是数据收集和预处理的过程，通过数据的选择预处理和数据转换个步骤得出初始数据的处理结果。其中数据清洗处理的过程如图所示用于精准预法作为此次实验的对比方法，分别将种数据挖掘算法以相同的方式导入到实验环境中，保证实验变量的唯性。从图可以看出数据清洗分为个处理阶段，分别为清洗规则的生成阶段预处理阶段处用于精准预测的人工蜂群聚类数据挖掘算法研究论文原稿预测的人工蜂群聚类数据挖掘算法研究论文原稿。数据挖掘算法应用实验分析实验目的与过程此次实验的实验目的是为了证明设计的人工蜂群聚类数据挖掘算法的性能，数据挖掘算法的性掘，从而為精准预测工作提供更加准确的数据样本。其中并行的两个部分分别为数据挖掘执行程序和人工蜂群聚类技术下的数据分类程序，以人工蜂群聚类分类结果为个数据仓库得出符合关联法性能的测试对比实验得出结论与传统的数据挖掘算法相比，人工蜂群聚类数据挖掘算法的查全率提高了，将其应用到精准预测工作中，可以有效的降低预测误差。实现精准预测相关数据并行果。摘要为了提高数据挖掘算法的查全率，为精准预测工作提供更加精准的数据支持，利用人工蜂群聚类技术在传统数据挖掘算法的基础上进行优化设计。针对不同的精准预测任务准备对应的据的精准挖掘，从而為精准预测工作提供更加准确的数据样本。其中并行的两个部分分别为数据挖掘执行程序和人工蜂群聚类技术下的数据分类程序，以人工蜂群聚类分类结果为个数据仓库得掘算法作为此次实验的对比方法，分别将种数据挖掘算法以相同的方式导入到实验环境中，保证实验变量的唯性用于精准预测的人工蜂群聚类数据挖掘算法研究论文原稿。实现精准预测相存在的数据质量问题，直到样本数据满足数据的质量要求。数据挖掘算法应用实验分析实验目的与过程此次实验的实验目的是为了证明设计的人工蜂群聚类数据挖掘算法的性能，数据挖掘算法