摘要：物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算環(huán)境下海量散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)挖掘容易受到關(guān)聯(lián)規(guī)則項(xiàng)的干擾,數(shù)據(jù)挖掘的模糊聚類不好。為了提高海量散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)挖掘能力,提出一種基于支持向量機(jī)的大數(shù)據(jù)分類挖掘技術(shù)。采用分段向量量化編碼技術(shù)進(jìn)行海量散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)分析,結(jié)合閉頻繁項(xiàng)集檢測(cè)方法進(jìn)行海量散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)的信息融合處理,對(duì)高維融合數(shù)據(jù)進(jìn)行語義特征分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則特征提取,對(duì)提取的海量散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則采用支持向量機(jī)分類器進(jìn)行模式識(shí)別,結(jié)合尺度分解方法對(duì)分類輸出的海量散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,采用模糊聚類方法實(shí)現(xiàn)對(duì)海量散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類挖掘。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行海量散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)挖掘的聚類性能較好,數(shù)據(jù)挖掘的精度較高。