分布式计算环境下散乱点云数据挖掘的改进算法针对的是传统数据挖掘方法在面对大规模、高复杂度数据时所面临的挑战。点云数据是由大量的点组成的三维数据集，广泛应用于地形测绘、物体建模、工业制造等领域。在云计算环境下，分布式计算是通过网络将计算任务分散到多个计算节点上并行处理，以提高数据处理的效率和速度。
传统上，散乱点云数据挖掘常用的方法是模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering, FCM），它是基于目标函数的优化算法，用于聚类分析。在数据特征受到强干扰的情况下，传统的模糊C均值聚类挖掘算法可能会导致数据挖掘精度不高。由于散乱点云数据的海量和复杂性，传统算法在数据处理过程中往往受到诸多因素的影响，如数据传输过程中的衰减损失、数据中的噪声干扰等，这些问题都会影响到挖掘的准确性。
提出的新算法在分布式云数据传输信道的基础上，通过构建散乱点云数据的存储结构，改进了数据传输信道。具体方法是利用多普勒扩展来降低数据挖掘过程中的传输衰减损失。多普勒效应是指波源和观察者相对运动时，观察者接收到的波频率与波源发出的频率之间存在差异的现象。在数据传输信道中运用多普勒效应，可以通过调整数据的频率和波速来优化信道性能。
此外，算法还采用了级联滤波算法进行数据干扰滤波。级联滤波算法是指将多个滤波器按特定顺序连接起来，以提升数据处理的效果，这里的应用是实现散乱点云数据的滤波提取，从而提高数据挖掘的准确性。级联滤波器可以分阶段逐步提高数据质量，增强抗干扰能力，改善频谱特征聚敛性能。
仿真结果表明，采用改进算法进行分布式环境下的散乱点云数据挖掘，能够有效提升数据挖掘精度，增强频谱特征的聚敛性能，并且具有较强的抗干扰能力。这对于实际应用具有重要的参考价值，因为在云计算和大数据背景下，数据挖掘技术的进步直接关系到多个领域中数据的分析、处理和应用效率。
为了更好地理解分布式环境下散乱点云数据挖掘改进算法的应用和价值，下面将详细阐述以下几个方面：
1. 分布式云计算环境：是指在互联网基础上利用虚拟化技术，将分布在不同地理位置上的计算资源和存储资源统一管理，以提供按需服务的计算模式。
2. 散乱点云数据：这类数据来自于激光扫描仪或其他三维成像设备，广泛应用于地理信息系统（GIS）、计算机图形学、机器视觉等领域。
3. 模糊C均值聚类（FCM）算法：一种数据聚类方法，通过迭代过程优化目标函数来确定数据集的聚类结果。它允许一个数据点属于多个聚类，并为每个聚类赋予一个隶属度值。
4. 多普勒扩展：在数据传输中，多普勒扩展是对信号传输频率的调整，以此来减少信号衰减和提高传输效率。在数据挖掘的语境下，多普勒扩展可以改善数据传输信道特性。
5. 级联滤波算法：将多个滤波器按照特定顺序组合使用，以此来提高数据滤波的精度和效率。
6. 频谱特征聚敛性：指的是在数据挖掘中，频率特征的分布趋向于稳定状态，这通常意味着数据的聚类效果更佳，挖掘出的信息质量更高。
7. 抗干扰能力：指数据挖掘算法在面对数据中的噪声和非目标信息干扰时，仍能保持较高准确性的能力。
通过以上知识点的详细解读，可以清楚地看到分布式环境下散乱点云数据挖掘改进算法在云计算时代数据处理领域的重要作用，以及其在保证数据挖掘精度方面的技术优势。
