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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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
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分类介绍了目前具有代表性的数据降维方法，重点阐述了一种新的数据降维方法 － 压缩感 知，在此基础上，分析了各种数据降维算法的优缺点，并对数据降维研究中存在的问题进行了剖析．
2020-01-27 03:16:08
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