刘伟

中国人民大学 北京 100872

引言

大数据信息作为人们生存发展最重要的资源，不仅包含着丰富的经验知识，而且还能够在一定程度上促进我国经济社会的发展。为此，我们应该加强对大数据分析方法的研究和创新。基于人工智能技术进行大数据分析的目的是为了在有限的时间内发现信息之间的关联性，探测出海量信息中的隐含信息，从而根据其特征制定计划进行决策。

现阶段，人工智能技术的应用方向主要是在智能制造领域，所以提升人工智能技术在处理海量数据信息过程汇总的计算效率和资源配置能力就可以在一定程度上促进智能制造领域的发展。将人工智能技术有效地应用到智能制造领域是未来社会发展的趋势，这是因为该技术的应用不仅能够在生产领域中完成降低生产成本、提升生产效益、缩短产品制作周期的作用，而且还能够帮助企业有效地规避风险。因此，基于人工智能技术进行大数据分析是非常必要的。

1 基于机器学习的大数据分析

1.1 大数据聚类

由于大数据的信息组成大多数都是横跨各个专业领域、媒体的，所以在实际生活中无法将传统的聚类计算法应用于大数据聚类。为此，相关技术人员提出了映射与归约相结合的编程模式[1]。有效地运用这种编程方式不仅能够实现传统聚类算法的并行运算，增强计算的便捷化，而且还能完美地完成大数据信息的分类与集合。基于此，相关的技术编程人员利用该编程模式不断地将大数据的聚类算法进行创新，如利用Apache基金会开发的分布式系统基础构架实现了K－means聚类算法，该算法的运行步骤分别是映射、分类、归纳；……