[发明专利]一种数据挖掘方法和装置、一种可读介质和存储控制器在审
| 申请号： | 201710273242.1 | 申请日： | 2017-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN107038244A | 公开（公告）日： | 2017-08-11 |
| 发明（设计）人： | 高洪涛;胡建斌;白志凌 | 申请（专利权）人： | 北京北信源软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F9/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京东正专利代理事务所(普通合伙)11312 | 代理人： | 刘瑜冬 |
| 地址： | 100081 北京市海淀区中关村*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种数据挖掘方法和装置、一种可读介质和存储控制器，该数据挖掘方法包括将原始数据存储于分布式文件系统HDFS上，并分配到至少一个数据节点上；将具有M维特征向量的原始数据进行降维处理，形成具有m维特征向量的低维数据，其中M>m；按照预设比例，在每一个数据节点上将低维数据划分为训练数据和测试数据；在每一个数据节点上对训练数据进行训练，获得多层感知器分类模型；利用上述的知器分类模型对测试数据进行预测，确定多层感知器分类模型的预测准确性并实现数据挖掘。该数据挖掘方法能够降低数据挖掘的成本以及提高数据挖掘的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 挖掘 方法 装置 可读 介质 存储 控制器 | ||
【主权项】：
一种数据挖掘方法，其特征在于，该方法包括：将原始数据存储于分布式文件系统HDFS上，并分配到至少一个数据节点上；将具有M维特征向量的原始数据进行降维处理，形成具有m维特征向量的低维数据，其中M>m；按照预设比例，在每一个数据节点上将低维数据划分为训练数据和测试数据；在每一个数据节点上对训练数据进行训练，获得多层感知器分类模型；利用上述的多层感知器分类模型对测试数据进行预测，确定多层感知器分类模型的预测准确性并实现数据挖掘。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京北信源软件股份有限公司，未经北京北信源软件股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710273242.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法、数据系统、接收设备和数据读取方法
- 数据记录方法、数据记录装置、数据记录媒体、数据重播方法和数据重播装置
- 数据发送方法、数据发送系统、数据发送装置以及数据结构
- 数据显示系统、数据中继设备、数据中继方法及数据系统
- 数据嵌入装置、数据嵌入方法、数据提取装置及数据提取方法
- 数据管理装置、数据编辑装置、数据阅览装置、数据管理方法、数据编辑方法以及数据阅览方法
- 数据发送和数据接收设备、数据发送和数据接收方法
- 数据发送装置、数据接收装置、数据收发系统、数据发送方法、数据接收方法和数据收发方法
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
- 数据发送方法、数据再现方法、数据发送装置及数据再现装置
