提出一种连续属性值域划分的离散化新方法,该方法定义一个新的离散化函数,依据类与属性之间的相互依赖关系选择最优的离散区间列表;此外,采用变精度粗糙集理论合理地控制数据离散化产生的信息丢失,减少分类错误。仿真结果和统计分析表明,提出的方法有较好的C5.0决策树分类能力。
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MAT2TILES 基本上是 mat2cell 的包装器,但当您只是尝试将 N 维数组分解为相等大小的块时,它具有更方便的接口。 它将所需的块大小作为输入参数,而 mat2cell 则不然。 当您只想沿特定尺寸平铺时,MAT2TILES还提供了一些便捷的快捷方式(请参见下文)。 用法: C=mat2tiles(X,D1,D2,D3,...,Dn) C=mat2tiles(X,[D1,D2,D3,...,Dn]) 将生成一个包含数组 X 的相邻块的元胞数组 C,每个块的维度为 D1xD2xD3x...xDn。 如果维度 Di 没有均匀划分为 size(X,i),则沿维度 i 的 X 上边界的块将被截断。 允许为 Di 赋予值 Inf。 这样做后,就相当于设置了 Di=size(X,i)。 如果您只想沿某些数组维度进行平铺,这将非常有用。 示例1:将一个28x28矩阵拆分为4x7子矩阵>> A
2023-04-04 19:23:23 2KB matlab
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1204 GB T 20939-2007 技术产品及技术产品文件结构原则 字母代码 按项目用途和任务划分的主类和子类
2023-04-04 12:57:23 3.18MB 1204 GB T 20939-2007
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数据中中包含了大量对图像分割没有意义的数据,因此这里对原始数据集进行有效数据的提取。并且将有效数据集再次进行训练集 + 测试集的划分 注:log 训练文件较大,为了方便上传,这里删去不重要的train结果
2023-03-11 15:32:12 816.96MB 人工智能 深度学习
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对传统的K-平均算法作了简单的介绍和讨论,提出了一种具有单纯型法思想的K-中心点轮换法。分别对比了K-均值算法与K-中心点轮换算法的时间复杂度,针对K-中心点轮换算法的时间复杂度提出了一种基于抽样原理的改进算法,并对K-中心点轮换算法聚类数目的选择进行了各种改进方法的探索。同时,基于主流的weka开源数据挖掘工具实现了改进算法。实验结果表明了算法的有效性。
2023-03-10 15:57:00 277KB 软件
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梅蒂斯4 METIS 是一组用于划分图、划分有限元网格和为稀疏矩阵生成填充减少排序的串行程序。 更多信息: : 这个 fork 只是增加了 CMake 支持。
2023-03-07 16:13:14 549KB C
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跳跃链表链表的一种可以分为几层 每层可插入数据,采用c++编写 比单链表复杂
2023-02-25 12:09:20 11KB 划分子集
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比较传统的一种区分校正集和验证集的方法,适合新手
2023-02-20 15:22:22 3KB 近红外
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json文件,包含全国各省市的区域划分,可用于选择城市地区的开发。
2023-02-14 15:55:23 183KB 全国省市 Json文件
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将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.
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