数学建模中，数据量超大的问题，有什么好的方法进行优化？lingo运行9小时都没解出来。
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发布时间：2022-04-28 11:43
共1个回答
热心网友
时间：2023-10-07 15:34
对于变量超多的问题基本有两个解决方法：1.高性能计算(如果有条件的话)、2.降维
我感觉常用的还是第二种吧，因子分析，或主成分分析，这是主要的降维方法。如果是线性问题，可进行系数显著性检验，不显著的变量全给去除，有时候也算是个方法吧。
大数据量的问题建议用spss，可能会更方便些。追问你说的，基本都用过，排除后剩下1000*4个数据需要处理，还有四个约束条件。
追答那就得具体问题具体对待了。如果能简要说一下是个什么样的问题就好了。
热心网友
时间：2023-10-07 15:34
对于变量超多的问题基本有两个解决方法：1.高性能计算(如果有条件的话)、2.降维
我感觉常用的还是第二种吧，因子分析，或主成分分析，这是主要的降维方法。如果是线性问题，可进行系数显著性检验，不显著的变量全给去除，有时候也算是个方法吧。
大数据量的问题建议用spss，可能会更方便些。追问你说的，基本都用过，排除后剩下1000*4个数据需要处理，还有四个约束条件。
追答那就得具体问题具体对待了。如果能简要说一下是个什么样的问题就好了。
热心网友
时间：2023-10-07 15:34
对于变量超多的问题基本有两个解决方法：1.高性能计算(如果有条件的话)、2.降维
我感觉常用的还是第二种吧，因子分析，或主成分分析，这是主要的降维方法。如果是线性问题，可进行系数显著性检验，不显著的变量全给去除，有时候也算是个方法吧。
大数据量的问题建议用spss，可能会更方便些。追问你说的，基本都用过，排除后剩下1000*4个数据需要处理，还有四个约束条件。
追答那就得具体问题具体对待了。如果能简要说一下是个什么样的问题就好了。
