摘 要：本文主要以大数据的分类挖掘技术及其创新发展为重点内容，以当下数据挖掘相关概述为主要依据，从数据挖掘的分类算法、大数据的统计性特征、大数据分类挖掘的实现这三方面进行深入探索与研究，其目的在于提高大数据的利用率，以推动我国社会经济持续稳定的发展，为增强我国核心竞争力提供有利条件。
关键词：大数据；信息融合；分类挖掘；聚类空间划分；特征提取
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）07-0087-03
Innovation and Development on the Classification Mining Optimization Technologyof Big Data
WEN Shimin
（Yunnan Vocational College of Mechanical and Electrical Technology，Kunming 650203，China）
Abstract：This paper mainly focuses on the classification and optimization of big data mining and optimization technology innovation development，combining with the current data mining overview as the main basis，from the main classification algorithms of data mining，the statistical characteristics of big data and the implementation of big data classification mining in-depth exploration and research of the three sides. It is to improve the utilization ratio of big data in order to promote sustained and stable development of our social economy and provide favorable conditions for enhancing our core competitiveness.
Keywords：big data；information fusion；classification mining；clustering space partition；feature extraction
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作者简介：文世敏（1978.09-），男，云南永胜人，硕士，研究方向：计算机技术。