基于多元组数据优化的大规模数据挖掘方法

本发明涉及基于多元组数据优化的大规模数据挖掘方法。首先通过设计基于信息增益和互信息的特征评估机制，对多元组数据中的各个维度特征进行重要性分析和排序；在特征选择与抽取后的数据集上，应用改进的聚类算法，结合密度聚类和层次聚类的优势，在高维多元组数据中识别结构的簇；基于聚类分析得到的聚类簇，通过设计跨维度的关联规则挖掘算法，在多元组数据中揭示跨维度关联关系；构建融合多元回归与深度学习技术的混合预测模型；利用多元组数据中的多维信息及已挖掘的关联规则，提升对目标变量的预测准确度。