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大数据处理的方法不包括(大数据分类方法)

admin 12-02 11:04 124次浏览

对于大数据处理任务,通常采用抽样策略。在抽样过程中,要分析抽样的规模以及如何实现与原始数据相似的分布。常用的数据处理方法如下:

1)聚类分析:根据数据对象的相似性,将数据对象划分为簇,簇内对象尽可能相似,簇间对象尽可能不同。寻找具有任意形状的聚类,处理弱松鼠数据,具有处理噪声的能力以及可解释和易于使用的聚类结果是聚类分析的目标。

2)分类和预测:分类和数值预测是问题预测的两种主要类型。分类是一个有监督的学习过程,通过已知训练函数集的特征获得每个类别的描述或属性,构造相应的分类器。

预测就是利用数据挖掘工具建立连续的价值函数模型,并对已有的数据进行研究得出结论。

技术上可分为定性预测和定量预测。定性预测是指用户根据自己的经验和判断对被预测对象进行的定性分析过程。定量预测是指利用数学模型,并利用数学方法对历史统计数据进行分析,得出变量之间的规律性关系。

3)关联分析:不同事物之间看似没有联系,也没有依赖,但往往可以通过科学的分析方法,发现这些事物之间潜在的联系。关联分析通常利用关联规则频繁项集的Apriori算法来分析事物之间的依赖或关联,找出事物之间的规律性,并通过规律性做出预测。

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