【摘要】本文深入探讨了大数据分类系统中微分分类数学模型的应用，并在偏微积分分类数学模型的基础上，对链接数据挖掘模型进行了改进。 研究中特别提出了双边界收敛控制理论及其验证，以及关联挖掘方法的优化两大策略。 在后续的应用部分，本文以Ａ 集团为例，利用 Ｈａｄｏｏｐ 数据集群进行实证实验，并从接收器操作特征曲线（ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｃｕｒｖｅ，ＲＯＣ）、精度测试和扩展性测试等多个角度对模型性能进行了详细分析。 实验结果表明：微分分类法在分类能力和关联数据挖掘方面表现出高效性能，同时在误差率和扩展性方面也展现出优势，为大数据分类与挖掘提供了新的研究视角和策略。