【摘 要】
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提出一种基于共轭梯度对数分解的大数据分类数学仿真模型.构建基于K一means算法的数据分类目标数据生成模型,采用共轭梯度对数分解方法对大数据集进行规范化处理,构建数据融
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提出一种基于共轭梯度对数分解的大数据分类数学仿真模型.构建基于K一means算法的数据分类目标数据生成模型,采用共轭梯度对数分解方法对大数据集进行规范化处理,构建数据融合适应度矩阵,基于Lagrange定理,全局搜索性寻找聚类中心的最佳值求得聚类目标函数,确定边界隶属度特征的一个初始值,实现对大数据分类模型优化设计.仿真实验表明,采用该分类模型,数据分类寻优性能较好,各类数据的特征分类准确,收敛性较高.
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