论文部分内容阅读
通过大数据优化采样提高对大数据的分析和调度能力。传统方法中对大数据的采样技术采用奈奎斯特采样定律，当大数据的特征信息出现非线性特性时，采样精度不高。提出一种基于聚类权重调度的大数据采样技术，进行大数据的分布式数据结构分析和时间序列模型构建，采用模糊c均值聚类方法进行大数据的聚类权重调度算法设计，以此为基础实现大数据的特征提取和特征采样。仿真实验结果表明，采用该方法进行大数据的信息采样，能有效提高采样精度，在大数据挖掘和特征提取方面具有重要意义。