大数据典型相关分析的云模型方法

被引：27

作者：

杨静

李文平

张健沛

机构：

[1] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

来源：

通信学报 | 2013年 / 10期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金; 黑龙江省自然科学基金;

关键词：

大数据; 典型相关分析; 云模型; 云运算; 云计算;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

针对传统大数据典型相关分析(CCA,canonical correlation analysis)方法的高复杂度在面临大数据PB级数据规模时不再适应的现状,提出了一种基于云模型的大数据CCA方法。该方法在云计算架构的基础上,通过云运算将各端点云合并为中心云,并据此产生中心云滴,以中心云滴作为大数据的不确定性复原小样本,在其上施以CCA运算,中心云滴的较小数据量提高了运算效率。在真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。

引用

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页数：14

共 18 条

[1] 基于秩2更新的多维数据流典型相关跟踪算法 [J].