高等数学在大数据处理中的算法设计与实现

戈梦婷

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.16.014

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (16) : 49 -51. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.16.014

高等数学在大数据处理中的算法设计与实现

戈梦婷

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摘要

针对大数据处理中数据维度高、计算复杂度大、特征提取精度低等问题，本文基于高等数学核心理论，提出了相应的算法设计与实现技术。通过将微积分、线性代数、概率论、统计学等高等数学知识深度融合于大数据处理的完整流程，依次完成了数据预处理、特征提取与选择、分类回归及聚类等算法的设计，并在Python开发环境中实现了算法与验证。结果表明：基于高等数学的大数据处理算法能够有效降低数据计算的复杂度，提高特征提取的准确性和模型预测的精度。相比传统经验型算法，分类准确率平均提高了8.2个百分点，聚类轮廓系数平均提高了0.15,为大数据高效处理提供了坚实的技术基础。