本文選題：大數(shù)據(jù)分類 + 概率統(tǒng)計(jì)��； 參考：《內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)漢文版)》2017年02期

【摘要】：提出一種基于概率統(tǒng)計(jì)的大數(shù)據(jù)分類優(yōu)化方法.首先構(gòu)建大數(shù)據(jù)分類的二項(xiàng)-泊松模型,在無窮維向量空間對(duì)分類目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行概率密度估計(jì),在數(shù)據(jù)聚類中心的幾何鄰域構(gòu)建置信區(qū)間,采用置信度特征求解大數(shù)據(jù)分類的二項(xiàng)-泊松微分方程,然后以方程的穩(wěn)定解作為聚類中心特征值,在Bernoulli空間通過概率統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類.
[Abstract]:A large data classification optimization method based on probability statistics is proposed. First, the two term Poisson model for large data classification is constructed. The probability density estimation of the classified target function is carried out in the infinite dimensional vector space, the confidence interval is constructed in the geometric neighborhood of the data cluster center, and the two term Poisson micro of the large data classification is solved by the confidence degree feature. Then we use the stable solution of the equation as the eigenvalue of the clustering center, and classify the big data accurately through probability statistics in the Bernoulli space.

【作者單位】： 四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：四川省教育廳自然科學(xué)基金項(xiàng)目(14ZB0442)
【分類號(hào)】：O21;TP311.13

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本文編號(hào)：1892513