基于K-均值聚类的多模态异构大数据检测算法研究

摘要

为了解决传统多模态异构大数据检测算法存在的存储极值高、QTI指标低,而导致数据模态混乱的问题,为解决此问题,建立基于K-均值聚类的多模态异构大数据检测算法.以异构语料库作为大数据支撑背景,借助多模态均值分类器,确定相似性检测度量值,搭建基于K-均值聚类的多模态异构体系.在此基础上,利用多模态型TAN检测网络,恢复处于异构状态的大数据结构体,再通过计算粗糙权重水平的方式,实现多模态异构大数据检测算法研究.应用实验结果表明,与Ma-pReduce检测手段相比,应用异构型检测算法后,大数据结构存储极值出现明显的下降趋势,而QTI指标却大幅提升,原始存在的数据体模态混乱行为得到有效控制.