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小白菜籽主管区长
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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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netivs
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bishuoben
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