基于概率统计的大数据分类方法

发布时间：2018-05-15 12:44

  本文选题：大数据分类 + 概率统计　； 参考：《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》2017年02期

【摘要】：提出一种基于概率统计的大数据分类优化方法.首先构建大数据分类的二项-泊松模型,在无穷维向量空间对分类目标函数进行概率密度估计,在数据聚类中心的几何邻域构建置信区间,采用置信度特征求解大数据分类的二项-泊松微分方程,然后以方程的稳定解作为聚类中心特征值,在Bernoulli空间通过概率统计实现对大数据的准确分类.
[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.

【作者单位】： 四川信息职业技术学院;
【基金】：四川省教育厅自然科学基金项目(14ZB0442)
【分类号】：O21;TP311.13

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本文编号：1892513