【摘 要】
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随着数字化时代的发展,各个学科和领域都收集到海量高维数据.面对收集到的大量数据,如何将其转化为可存储、便分析、能为解决实际问题提供参考的材料为现在所面临的一个巨大挑战.针对数据存储的现状,分布式存储方式应运而生.分布式存储是将数据集按照某种方式不重复的存储在不同的机器中,以此解决数据存储问题,这种存储方式在信息科学和医学等领域均己被广泛采用.解决存储问题后,如何设计和研究出适合于分布式数据存储方式
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随着数字化时代的发展,各个学科和领域都收集到海量高维数据.面对收集到的大量数据,如何将其转化为可存储、便分析、能为解决实际问题提供参考的材料为现在所面临的一个巨大挑战.针对数据存储的现状,分布式存储方式应运而生.分布式存储是将数据集按照某种方式不重复的存储在不同的机器中,以此解决数据存储问题,这种存储方式在信息科学和医学等领域均己被广泛采用.解决存储问题后,如何设计和研究出适合于分布式数据存储方式的机器学习算法便成为另一大亟待解决的问题.伴随着信息技术理论的发展,正则化方法的提出和发展为我们处理和分析海量高维数据提供了有效工具,但其均适合于单机数据处理,即数据存于同一个机器中.鉴于非凸正则化对变量选择和特征提取的优越性,我们将分布式存储与非凸正则化方法相结合,关注基于分布式计算的非凸正则化方法,以此解决海量高维数据的存储和分析问题.本文各章内容结构组织如下:第一章:简单介绍分布式存储与各种机器学习算法的研究意义,研究背景以及当前的研究状况.第二章:研究分布式MCP正则化方法.基于ADMM算法提出分布式MCP算法并证明了它的收敛性.最后,通过模拟实验和真实数据实验,证明所提方法在处理海量分布式存储的数据的有效性.第三章:研究倒数L1正则化方法.基于重赋权迭代算法求解倒数L1正则化,然后通过稀疏信号重建实验验证倒数L1正则化的有效性和高效性.
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