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高维数据
的降维理论及应用.pdf
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高维数据
的降维理论及应用.pdf
2022-05-05 09:07:02
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算法
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高维数据
的聚类方法研究.pdf
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高维数据
的聚类方法研究.pdf
2022-05-05 09:07:02
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聚类
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大数据-算法-
高维数据
分析中的降维方法研究.pdf
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高维数据
分析中的降维方法研究.pdf
2022-05-05 09:07:01
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算法
数据分析
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集合索引技术.pdf
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高维数据
集合索引技术.pdf
2022-05-05 09:07:00
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算法
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大数据-算法-
高维数据
几何分析理论算法与应用研究.pdf
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几何分析理论算法与应用研究.pdf
2022-05-05 09:06:59
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大数据-算法-
高维数据
索引及其查询处理技术研究.pdf
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索引及其查询处理技术研究.pdf
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算法
pyHSICLasso:
高维数据
的多功能非线性特征选择算法
pyHSICLasso pyHSICLasso是希尔伯特·施密特(Hilbert Schmidt)独立标准套索(HSIC Lasso)的软件包,这是一种考虑了非线性输入和输出关系的黑匣子(非线性)特征选择方法。 HSIC Lasso可以看作是广泛使用的最小冗余最大相关性(mRMR)特征选择算法的凸变体。 HSIC套索的优势 可以有效地找到与非线性相关的特征。 可以找到非冗余功能。 可以获得全局最优的解决方案。 可以通过内核处理回归和分类问题。 功能选择 监督性特征选择的目标是找到负责预测输出值的输入特征子集。 通过使用它,您可以补充非线性输入和输出的依赖性,并且可以有效地计算高维问题的最优解。 通过针对数以千计的特征进行分类和回归的特征选择实验证明了其有效性。 在许多实际应用中,例如从微阵列数据中选择基因,文档分类和假体控制,在高维监督学习中寻找功能的子集是一个重要的问题。 安装
2022-03-30 21:39:11
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高维数据
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高维数据
课程PPT
2022-03-25 14:49:38
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高维数据分析
1
聚类分析中的
高维数据
降维方法研究
高维数据
能充分表达复杂事物的信息,但
高维数据
自身表达和处理复杂,妨碍了它的实际应用。阐述了用降维算法和构建索引结构来解决
高维数据
降维问题。以数据对象变异最大方向的投影作为特定数据对象集的主成份,将聚类分析引入高校数据资源的预处理环节,实现了数据对象集合的聚类归约。给出应用实例,为深入探索相关模式提供有效的分析方法。
2022-03-08 22:11:24
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高维数据
1
论文研究- 一种基于MDS的
高维数据
降维与可视化方法 .pdf
一种基于MDS的
高维数据
降维与可视化方法 ,任珂,马志强,降维与可视化是分析
高维数据
的有效手段。传统数据降维技术计算效率低,准确性较差,无法帮助分析者更深入理解和认识数据。因此,
2022-01-22 15:35:04
683KB
高维数据
1
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