【摘 要】
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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
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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
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