首页 > 期刊 > 内蒙古师范大学学报·教育科学版 > 基于概率统计的大数据分类方法 【正文】
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.
关键词:大数据分类 概率统计 泛函 微分方程
单位:四川信息职业技术学院; 四川广元628017
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