基于偏微分分类数学模型的关联挖掘改进技术研究

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为了能够使大数据关联挖掘的精度得到进一步的提高,就提出了基于偏微分分类数学模型的关联挖掘技术,创建大数据分类数据模型,得到微分方程半正定最小特征向量,之后实现稳定解的分析。本文使用渐进有理积分得到偏分分类数学模型规则集约束条件,避免在实现大数据分析过程中出现错分及漏分。此种方式能够提高大数据分类及关联挖掘的收敛性,增强抗扰动能力,具有较强的优越性。
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