基于相似度的多类别不完整云计算网络的聚类填充算法设计

摘要

传统基于概率分布的不完整数据聚类填充算法,未综合分析数据对象的类别属性,数据填充效率和精度较低.因此,本文提出一种新的聚类填充算法,利用近邻传播(AP)算法聚类不完整数据,采用元祖相似度算法对不同类别的不完整数据实施填充.通过数据挖掘方法获取多类别不完整云计算网络系统中的加权关联规则,实施常规缺失数据的填充,采用数据推荐筛选方案实施元组相似度运算,完成异常缺失数据的填充,最终获取完整的云计算网络数据集,提高云计算网络数据的有效利用率.实验表明,本文设计的聚类填充算法具有较高的填充效率和精度.