认识达内从这里开始

认真做教育专心促就业

合肥达内java培训大数据数据结构类型都有哪些

发布：合肥达内软件培训
来源：互联网
时间：2022-02-24 10:07

随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术来进行数据分析与应用，下面我们就通过案例分析来了解一下，大数据数据结构类型都有哪些。

合肥达内java培训大数据数据结构类型都有哪些

数据类型

表格：为的数据类型。在表格数据中，通常行代表样本，列代表特征;点集(pointcloud)：很多数据都可以看成是某空间中的点的集合;时间序列：文本、通话和DNA序列等都可以看成是时间序列。它们也是一个变量(通常是时间)的函数;图像：可以看成是两个变量的函数;视频：时间和空间坐标的函数;网页和报纸：虽然网页或报纸上的每篇文章都可以看成是时间序列，但整个网页或报纸又具有空间结构;网络数据：网络本质上是图，由节点和联系节点的边构成。

除了上述基本数据类型外，还可以考虑更高层次的数据，如图像集、时间序列集、表格序列等。

数据分析的基本假设是观察到的数据都是由某个模型产生的，而数据分析的基本问题就是找出这个模型。由于数据采集过程中不可避免会引入噪声，因此这些模型都是随机模型。例如，点集对应的数据模型是概率分布，时间序列对应的数据模型是随机过程，图像对应的数据模型是随机场，网络对应的数据模型是图模型和贝叶斯模型。

通常我们对整个模型并不感兴趣，而只是希望找到模型的一部分内容。例如我们利用相关性来判断两组数据是否相关，利用排序来对数据的重要性进行排名，利用分类和聚类将数据进行分组等。

很多情况下，我们还需要对随机模型作近似。常见的方法是将随机模型近似为确定型模型，所有的回归模型和基于变分原理的图像处理模型都采用了这种近似;另一类方法是对其分布作近似，例如假设概率分布是正态分布或假设时间序列是马尔科夫链等。

数据的数学结构

要对数据作分析，就必须先在数据集上引入数学结构。基本的数学结构包括度量结构、网络结构和代数结构。

度量结构。在数据集上引进度量(距离)，使之成为一个度量空间。文本处理中的余弦距离函数就是一个的例子。网络结构。有些数据本身就具有网络结构，如社交网络;有些数据本身没有网络结构，但可以附加上一个网络结构，例如度量空间的点集，我们可以根据点与点之间的距离来决定是否把两个点连接起来，这样就得到一个网络结构。网页排名(PageRank)算法是利用网络结构的一个例子。代数结构。把数据看成向量、矩阵或更高阶的张量。有些数据集具有隐含的对称性，也可以用代数的方法表达出来。

在上述数学结构的基础上，可以讨论更进一步的问题，例如拓扑结构和函数结构。

拓扑结构。从不同的尺度看数据集，得到的拓扑结构可能是不一样的。函数结构。对点集而言，寻找其中的函数结构是统计学的基本问题。这里的函数结构包括线性函数(用于线性回归)、分片常数(用于聚类或分类)、分片多项式(如样条函数)、其他函数(如小波展开)等。

【免责声明】本文系本网编辑部分转载，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与管理员联系，我们会予以更改或删除相关文章，以保证您的权益!更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。

< 上一篇：合肥达内平面设计培训色块排版设计作用分析

下一篇：合肥达内培训数据分析技术实践常见问题都有哪些 >