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摘要：为了获取精准的非显著特征数据挖掘结果，提出一种双层网络中心非显著特征数据挖掘算法。首先深入分析双层网络中心的非显著特征信息和类别信息，获取两者之间的相关性和冗余程度。然后根据相关性和冗余程度设定一个判别算子，将判别算子的得分作为标准，实现有效的特征选择。最后在获取双层网络中心非显著特征数据的结构特征后，展开深入的非显著特征数据流拟合处理，同时对非显著特征数据挖掘过程进行跟踪训练，修正挖掘误差，最终完成双层网络中心非显著特征数据挖掘。实验结果表明，采用本文算法可以有效地提升双层网络中心非显著特征数据挖掘结果的准确性。文章目录
0 引言
1 非显著特征数据挖掘算法
1.1 双层网络中心非显著特征选择
1.2 双层网络中心非显著特征数据挖掘
2 实验分析
2.1 F1指标分析
2.2 调整兰德指数测试
2.3 标准化互信息测试
3 结论
