大数据分类系统优化算法中微分分类数学模型的应用研究

本文深入探讨了大数据分类系统中微分分类数学模型的应用,并在偏微积分分类数学模型的基础上,对链接数据挖掘模型进行了改进。研究中特别提出了双边界收敛控制理论及其验证,以及关联挖掘方法的优化两大策略。在后续的应用部分,本文以A集团为例,利用Hadoop数据集群进行实证实验,并从接收器操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、精度测试和扩展性测试等多个角度对模型性能进行了详细分析。实验结果表明:微分分类法在分类能力和关联数据挖掘方面表现出高效性能,同时在误差率和扩展性方面也展现出优势,为大数据分类与挖掘提供了新的研究视角和策略。