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實時大規(guī)模數(shù)據(jù)流的新分類算法_數(shù)據(jù)分析師培訓
2015-03-05
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實時大規(guī)模數(shù)據(jù)流的新分類算法_大數(shù)據(jù)師培訓


哲學告訴我們：“一切事物都是在不斷變化和發(fā)展的，而科學的目標就是客觀地認識這些變化事物中蘊藏的規(guī)律”。數(shù)據(jù)流作為當前大數(shù)據(jù)的主要形式，定義為隨時間動態(tài)產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)（如電力數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等），挖掘和預測流數(shù)據(jù)中隱含的數(shù)據(jù)模式及演變規(guī)律具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

目前，數(shù)據(jù)流分類算法主要采用集成學習策略，然而，該類方法由于其本身的黑箱特性往往帶來學習的不準確性。另外，當前數(shù)據(jù)流挖掘算法往往側重于對近期數(shù)據(jù)進行學習，忽略了潛在重要的歷史數(shù)據(jù)。

針對這些問題，電子科技大學，大數(shù)據(jù)研究中心，數(shù)據(jù)挖掘與推理研究所的邵俊明教授提出了一種全新的基于原型示例的數(shù)據(jù)流分類算法。其基本思想是從個體分析的新視角出發(fā)，通過分類性能啟發(fā)式地對數(shù)據(jù)流中每個數(shù)據(jù)的重要性進行動態(tài)甄別和篩選，用以有效捕獲當前最新的數(shù)據(jù)模式（數(shù)據(jù)中產(chǎn)生的新規(guī)律）用于分類預測。{CDA數(shù)據(jù)分析師培訓}針對數(shù)據(jù)流的演化特性，提出了基于PCA和統(tǒng)計模型的新方法檢測數(shù)據(jù)流中存在的突變概念漂移。此外，針對海量高速的數(shù)據(jù)流，提出了基于同步約束聚類的數(shù)據(jù)壓縮方法，從而使得算法不僅具有很高的預測性能，同時使其具有很低的時間和空間復雜度，為實時進行大規(guī)模數(shù)據(jù)流分析提供了全新的思路和技術方法。

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