在服装销售数据预测方法中,采用传统的移动平均法及加权移动平均法在预测上存在很大的不足,文章引入了趋势的概念和解决预测延迟现象的方法,提出了改进的加权移动平均法。结合服装销售商历年的销售数据,分别采用移动平均法、加权移动平均法以及改进的加权移动平均法进行预测,通过计算平均绝对误差和均方根误差,可以清晰地看到改进后的方法大大地提高了预测的准确性。随着云计算和移动互联网技术的迅猛发展,网络上每时每刻都产生海量的数据,在大数据时代,数据大多采用分布式存储,存储在多个相互独立的站点上,典型的数据挖掘算法已不适应大数据背景下数据挖掘的相关隐私数据安全方面的需求。在大数据背景下,进行分布式数据挖掘,面临着要解决数据安全保护和隐私泄露等方面的技术问题。因此,本文将同态加密技术应用于典型的K-means聚类挖掘算法,设计一种基于大数据的分布式隐私保护的PP-kmeans算法,实验表明,该算法可以实现数据隐私安全保护,并且达到较为精确的大数据聚类挖掘效果。 特征权重是指样本特征对分类的重要程度。在分类过程中通常是将样本特征赋予相同的权重本文由公司网站大棚折弯机网站 转摘采集转载中国知网整理!    http://www.dapengzhewanji.com/。事实上有相当可观的数据特征中存在许多与分类弱相关的特征,赋予相同的权重会降低分类精度。模型的实证分析-电动折弯机数控滚圆机折弯机张家港数控滚圆机折弯机针对上述问题,提出了一种基于PSO特征加权的局部支持向量机,经UCI数据集测试,结果表明该算法的分类精度优于一般的局部支持向量机。 确定公共因子。本文选用主成分分析法对原始变量的公共因子进行提取，结合特征值法和累积方差贡献率法进一步确定关联目标公共因子。由表4中数据可知，第一列为因子的编码，之后分别为因子初始特征值以及旋转后的载荷平方和，并分别以方差贡献率做出数据描述。最终，本次研究将确定选取前五个公共因子代表原始数据中17个财务风险评价指标对该公司财务风险进行分析。如图1所示，从因子分析绘制的碎石图中可以看出，从因子1到因子5的特征值都处于较高水平，表明前五个因子是可以较完整解释原始变量的公共因子，因此，碎石图为本文因子分析中确定的5个公共因子提供更为有力的依据。!图1因子分析碎石图Fi基于旋转后的因子载荷矩阵对公共因子命名。本文通过对原始变量进行因子分析共提取5个公共因子，为更好地解释公共因子所表征的经济涵义，进而对其命名。本文在因子分析过程中选用最大方差法的正交旋转对初始因子载荷矩阵进行处理，旋转后的因子载荷矩阵详情可见表5。由表5可知，可以将因子F1确定为盈利能力代表因子;将因子F2确定为偿债能力代表因子;因子F3确定为营运能力代表因子;因子F4确定为现金流能力代表因子;因子F5确定为成长能力代表因子。表4总方差解释件初始特征值总计方差百分比累积%提取载荷平方和总计方差百分比累积%旋转载荷平方和总计方?模型的实证分析-电动折弯机数控滚圆机折弯机张家港数控滚圆机折弯机本文由公司网站大棚折弯机网站 转摘采集转载中国知网整理!    http://www.dapengzhewanji.com/