对离散数据进行拟合，拟合度大于1，能否称之此现象为过拟合？

有这样一个问题，我有20个数据文件，每个数据文件都是从单独设备导出，每个数据文件包含5w条左右的数据，每条数据包括四个类型的数据：时间，自身设备名称，信号强度，对方设备名称。说明：1. 因为信号强度这个值会和设备之间的距离有关系，所以理论上，信号强度越高，设备间距越小。2. 因为信号的扫描有时间要求，也会受其他条件影响，所以可能会出现某些时刻，距离近的设备，信号值可能不是最小。3. 假定20个数据文件的数据中的时间是同步的，没有差异。需求：1. 如何处理这20个数据文件，通过归类，计算得出，在时间轴上，任意时刻哪两个设备之间距离最近？2. 如何处理在20各数据文件，通过归类，计算得出，在时间轴上，制定某个设备，找出与其最近的设备？

因变量是分类变量，自变量有6-7个，有连续变量也有分类变量，应该用SPSS中的什么方法做呢？

约简单越好，别跟我说用excel！

看到星环科技的简介，他们可以将开源版本的Hadoop的性能提升10到100倍！好厉害！ 那么：1.为什么开源版本的Hadoop不做到最好，而是留有如此之大的性能提升余地？ 2.什么方法什么手段可以提升Hadoop的性能？ 3.提升性能用到的是书本上的知识吗？还是工程师自创的提升方法？又或者是顶尖论文里面的方法？ 谢谢！