大數(shù)據(jù)的序貫預(yù)測(cè)和聚類研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、信息技術(shù)的進(jìn)步導(dǎo)致各行各業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來越大，這使得大數(shù)據(jù)的研究迫在眉睫。本文分別研究了序貫數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法和高維無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的聚類問題。(1)針對(duì)序貫得到樣本量龐大的數(shù)據(jù)，我們提出了序貫線性回歸方法。此方法不僅可以節(jié)約存儲(chǔ)空間和提高計(jì)算速度，而且預(yù)測(cè)正確率比傳統(tǒng)的均值預(yù)測(cè)高。根據(jù)數(shù)據(jù)獲取的時(shí)間效應(yīng)以及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)效果，我們又提出了加權(quán)重的序貫線性回歸方法。(2)針對(duì)高維無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，稀疏自表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行降維，用數(shù)值優(yōu)化方法求解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并在

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