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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
302KB
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
高维数据降维
算法综述_景明利.pdf
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
362KB
压缩感知
数据降维
1
lasso算法matlab代码
用于
高维数据降维
lasso算法 matlab代码实现 功能丰富
2019-12-21 21:32:39
54KB
lasso算法
matlab
高维数据降维
1
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