隨著數(shù)字化時代的發(fā)展,各個學科和領域都收集到海量高維數(shù)據(jù).面對收集到的大量數(shù)據(jù),如何將其轉(zhuǎn)化為可存儲、便分析、能為解決實際問題提供參考的材料為現(xiàn)在所面臨的一個巨大挑戰(zhàn).針對數(shù)據(jù)存儲的現(xiàn)狀,分布式存儲方式應運而生.分布式存儲是將數(shù)據(jù)集按照某種方式不重復的存儲在不同的機器中,以此解決數(shù)據(jù)存儲問題,這種存儲方式在信息科學和醫(yī)學等領域均己被廣泛采用.解決存儲問題后,如何設計和研究出適合于分布式數(shù)據(jù)存儲方式的機器學習算法便成為另一大亟待解決的問題.伴隨著信息技術理論的發(fā)展,正則化方法的提出和發(fā)展為我們處理和分析海量高維數(shù)據(jù)提供了有效工具,但其均適合于單機數(shù)據(jù)處理,即數(shù)據(jù)存于同一個機器中.鑒于非凸正則化對變量選擇和特征提取的優(yōu)越性,我們將分布式存儲與非凸正則化方法相結合,關注基于分布式計算的非凸正則化方法,以此解決海量高維數(shù)據(jù)的存儲和分析問題.本文各章內(nèi)容結構組織如下:第一章:簡單介紹分布式存儲與各種機器學習算法的研究意義,研究背景以及當前的研究狀況.第二章:研究分布式MCP正則化方法.基于ADMM算法提出分布式MCP算法并證明了它的收斂性.最后,通過模擬實驗和真實數(shù)據(jù)實驗,證明所提方法在處理海量分布式存儲的數(shù)據(jù)的有效性.第三章:研究倒數(shù)L1正則化方法.基于重賦權迭代算法求解倒數(shù)L1正則化,然后通過稀疏信號重建實驗驗證倒數(shù)L1正則化的有效性和高效性.
【學位單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

０邋０邋１１１逡逑ｙｌ邋０邋０邐１邋ｌｙ逡逑圖２．１：實驗１的鄰接矩陣逡逑我們模擬了邋１００個數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)集包含１００個觀測值．我們分別應逡逑用Ｌａｓｓｏ和分布式ＭＣＰ處理這１００個數(shù)據(jù)集．其中，我們用ＬＡＲＳ求解心正則化．逡逑１６逡逑

邐５００邐６００逡逑圖３．１：原始信號逡逑Ｚ５邋邐＇邐■邐．邐＇邐邋２．５邋邐１邐．邐１邐１邐．邐逡逑２邐２逡逑１．５邐Ｉ邐１．５逡逑Ｔｉｉ）邐ｌｌＪｉｉ－ｊｌｊ，邋１１１，＇，邋：邐ＴｉＪ邐Ｈ，：逡逑ｍｕ邋．邐．逡逑－１．５邋■邐Ｉ邐－１５邋－邐Ｉ邐－逡逑－２邋－邐－２邋－邐－逡逑－Ｚ５邋邐１邐１邐１邐１邐邋－２．５邋邐１邐１邐１邐１邐１邐逡逑０邐１００邐２００邐３００邐４００邐５００邐６００邐０邐１００邐２００邐３００邐４００邐５００邐６００逡逑圖３．２：邋Ｋ＝１８４時Ｌａｓｓｏ算法的重建結果圖３．

圖３．１：原始信號逡逑

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本文編號：2809047