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基于大数据的高维数据挖掘探究 被引量:1

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摘要 随着信息技术的不断发展,大数据分析逐渐成为人们关注的焦点。大数据不仅具有低密度快速传输的特点,而且还具有海量的数据规模以及多样性的特点。因此,如何科学的处理大数据当中隐含的数据和知识信息,成为相关企业的重点研究项目。现阶段,高维数据挖掘技术由于其重要性和难度大的特点,成为相关工作者的主要研究对象。本文将通过对大数据的特点进行介绍,重点分析高维数据的挖掘技术,为相关工作者提供参考。
作者 陈红彬
出处 《通讯世界》 2018年第3期20-21,共2页 Telecom World
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献9

  • 1陈建娇.高维数据的K-harmonic Means聚类方法及其应用研究[D]{H}上海:上海大学,2012.
  • 2鲁庆.基于数据挖掘的材料自然环境腐蚀预测研究[D]北京科技大学.
  • 3吴庆耀.高维数据的若干分类问题及算法研究[D]哈尔滨工业大学.
  • 4朱林.基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究[D]上海交通大学.
  • 5薛安荣.空间离群点挖掘技术的研究[D]江苏大学.
  • 6康永为.大数据环境下高维数据处理若干问题[D]广西师范大学.
  • 7张娇.基于二分K均值和SVM决策树的数据挖掘算法研究[D]陕西师范大学.
  • 8刘佳佳.高维数据聚类技术中的若干算法研究[D]扬州大学.
  • 9李鹏玺.基于大数据的高维数据挖掘研究[J].信息与电脑,2015,27(8):114-115. 被引量:2

共引文献6

同被引文献9

引证文献1

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