基于云模型的大数据典型相关分析方法

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基于云模型的大数据典型相关分析方法

作者：李宇

来源：《中国新通信》2015年第17期

【摘要】 随着科学技术的不断更新发展，传统的大数据典型相关分析方法已经不能满足人们的需求。因此，就需要加强该分析方法的进一步研究。一种基于云模型的大数据典型分析方法被提了出来。本文主要结合云模型的内容以及大数据典型相关分析的现状，对基于云模型的大数据典型相关分析方法进行深入的研究，并总结出影响大数据环境下，典型相关分析系数误差的影响因素，为该类研究奠定了坚实的理论基础，从而推动了大数据典型相关分析的研究进程。

【关键词】 云模型 大数据 典型相关分析 方法

大数据主要是指需要利用新的处理模式才能具备较强的洞察力、决策力以及流程优化能力的多样化、高增长率和巨量的信息资产。它主要具备数据体量大、类型繁多、价值密度低以及处理速度快等特征。这些特征加大了挖掘大数据的难度。随着大数据PB级规模的出现，传统的大数据典型相关分析方法已经不能满足其需求。因此，就要加强对大数据典型相关分析方法的创新研究。在这一背景下，一种根据云模型的大数据典型相关分析方法被提上了日程。 一、云模型的介绍

云模型主要是定性和定量转换的模型。在模糊数学和随机数学的基础上采用云模型来统一描画出语言值中存在的大量随机性、模糊性和二者间的关联性。用云模型来表示自然语言中的基元即语言值，用云的数字特征即期望、熵以及超熵来表示语言值的数学性质。它既体现了代表定性概念值的样本中的随机性，又体现了隶属程度的不确定性，从而展示了随机性和模糊性之间的关联。目前，云模型被广泛的应用到信任评估、图像分割和时间序列挖掘等领域上。 二、大数据典型相关分析的现状

人们在工程实践项目和科研工作中收集到的大量数据大部分都具备大数据的特性，但是把大数据作为一个独立的科学来研究是比较新鲜的。其主要相关的研究领域有：生物信息领域，一部分学者研究了生理电大数据的压缩和存储等方面问题，将生物学研究中的搜集到的数据可以看做大数据；数据挖掘领域，一些科学家研究了大数据挖掘中存在的在线特征的选择问题；大数据程序开发以及存储方面，一些科学家研究了大数据和云计算现状等。在现阶段，大数据研究过程中，还存在诸多不成熟的地方，需要对其进行进一步的完善。虽然一些学者探讨了在云计算平台下的大数据存储方法，但是并没有对大数据典型相关分析进行研究，也没有提出云模型下的大数据典型相关分析方法，使得这一类的研究比较缺乏，因此，就需要加强对大数据典型相关分析的研究，提出切实可行的方法，从而完善大数据典型相关分析，来满足大数据研究的需求。

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