基于二项-泊松的高斯随机聚类数学建模稳定性验证

大数据的聚类过程是高斯随机过程,因此在大数据分类中,构建稳健的数据分类模型,提高数理统计能力至关重要。二项-泊松模型具有全局解的凸优化随机聚类性能,利用二项-泊松模型对高斯随机性数据处理的优势,在有限维空间中,进行数据聚类分析。构建二项-泊松模型的KKT条件,取得二项-泊松模型的边值周期解多项式核,进行高斯聚类特征分解,得出Schur complement泛函准则,建立二项-泊松模型的数理统计大数据分类系统,最终验证了稳定性。推导结果表明,利用二项-泊松模型在高斯随机大数据分类过程中是稳定收敛的,有效提高了大数据的数理统计和分析能力。

概率统计下的大数据分类方法初探

随着网络技术的发展,数据库技术的发展也随之提高,而海量的数据系统使得大数据分类与处理显得尤为重要,而现有的数据统计分类方法存在一些缺陷,准确度以及效率都达不到要求,本文简要探讨基于概率统计下的大数据分类方法,希望可以对读者有一定的帮助.