一种多尺度分类数据挖掘方法

摘要

本发明涉及大数据的数据挖掘方法中的多尺度分类挖掘方法，是典型的跨学科课题，旨在将多尺度科学与分类技术相结合，多方位对数据进行分析，得到不同层次分类模型，学习更全面的信息，本发明从空间数据估计和尺度转换角度入手，给出一种多尺度分类挖掘方法，其中基于多尺度自相似性，平滑细节信息，采用非局部均值加权滤波思想，利用Q统计实现从小尺度数据集到大尺度数据集的知识推导，尺度上推算法运用在多尺度分类挖掘中具有较高的准确度和较低的时间复杂度，在效率上优于常规的基准算法，且在性能上也有更好表现。