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小白菜籽金虫 (著名写手)
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关于数据挖掘,求大神指点!!! 已有3人参与
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本不是做数据挖掘领域的,项目需要,不得不硬着头皮上。 直接说问题吧,原本要解决的是最优化问题,但是老师要求创新,要用大数据、数据挖掘等方法去解决。 原始问题是输入为N维向量x=(x1,x2,x3,...,xN),x属于实数, 输出y为N维实数,满足f(x,y)=0,其中f(x,y)为x,y的非线性函数, f(x,y)存在M维参数a=(a1,a2,a3,...,aM),a为有限离散实数(比如a1为1~10的整数) g(y)为y的非线性函数, 问题求的是输入为x的情况下,满足约束f(x,y)=0,目标函数O=min g(y)取得最小值时的参数a。 以往都采用智能优化算法求解,现在老师希望用数据挖掘的方式求解。 即先产生T组(T很大)输入样本x,通过优化算法求解对应T组x样本的参数样本a, 然后根据数据分析方法找出 x-->a 的映射关系F, 我想请教大神们,求解这映射关系用什么理论方法合适, 神经网络、聚类分析、分类算法、或者是谱分析(谱密度、谱半径等)??? 现在苦于不知道方向,希望大神们指教!!! |
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