幂图,离群约简,显著子空间,离群子空间,离群划分相似度

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幂图,离群约简,显著子空间,离群子空间,离群划分相似度

: 论文研究-基于幂图的离群子空间搜索算法.pdf 通过分析子空间搜索算法的研究现状以及存在的问题，提出基于幂图的离群子空间搜索算法。该方法主要讨论离群点产生的原因，能够找出单个对象的离群子空间，并根据离群子空间对离群点进行分类。在对幂图扩展的基础上...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：234KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于自适应的高对比性子空间的高维离群点检测.pdf 利用高对比度子空间选取方法解决子空间选取问题, 利用自适应方法解决阈值参数的确定问题, 据此提出自适应的高对比性子空间离群点检测方法(AHiCS)。该方法利用统计检验算法选取高对比性子空间, 在高对比性的子空间里...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：921KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-一种不确定数据流子空间聚类算法.pdf 还引入子空间簇生成策略和新型离群点机制；系统建立了三个缓冲区分别存储新到来的元组、要进行聚类的元组和离群点元组，以此获得高质量的聚类结果。实验表明，UDSSC算法与同类型算法相比，具有更好的聚类效果、更低...
评级：0 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：958KB 上传时间：2019-07-22

: 基于基尼指标加权的离群子空间与离群数据挖掘方法.pdf 基于基尼指标加权的离群子空间与离群数据挖掘方法.pdf
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：242KB 上传时间：2021-07-14

: 基于局部信息熵的加权子空间离群点检测算法_倪巍伟1 摘要离群点检测作为数据挖掘的一个重要研究方向,可以从大量数据中发现少量与多数数据有明显区别的数据对象.“维度灾殃”现象的存在使得很多已有的离群点检测算法对高维数
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：377KB 上传时间：2022-08-03

: 基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法.pdf 基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法.pdf
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：928KB 上传时间：2021-07-14

: 一种鲁棒的子空间聚类算法 (2011年) 针对聚类分析常面临的维数灾难和噪声污染问题,将样本加权思想与子空间聚类算法相结合,提出了一种鲁棒的子空间聚类算法.该算法结合现有子空间聚类方法,为每个类簇计算一个反映各维度聚类贡献程度的权矢量,并利用该权...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：1.86MB 上传时间：2021-04-22

: 现有聚类算法面向高维稀疏数据多未考虑类簇可重叠和离群点的存在，...针对此，提出一种可重叠子空间K-M.zip 现有聚类算法面向高维稀疏数据多未考虑类簇可重叠和离群点的存在，导致聚类效果不理想。针对此，提出一种可重叠子空间K-M
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：35.8MB 上传时间：2024-02-03

: 论文研究-子空间聚类在入侵特征选择中的应用.pdf 针对目前入侵检测实时性和准确性的要求，提出子空间聚类ASCOD算法，该算法内嵌离群点扫描处理，能动态计算最优的算法参数，将该算法应用于入侵特征选择领域，实验结果证明这种策略的抗干扰能力较强，并能高效进行...
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：538KB 上传时间：2019-09-13

: 基于属性相关分析的离群数据并行挖掘算法 (2011年) 其次，主节点分配搜索任务，各子节点采用微粒群算法，并行搜索局部离群子空间；再次，由主节点对局部离群子空间合并计算后，确定全局离群数据；最后，在MPICH2-1.0.3的并行计算环境下，采用恒星光谱数据作为数据集，...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：450KB 上传时间：2021-05-21

: awesome-outlier-detection-resources:离群点检测相关书籍和论文 子空间异常值检测方法2.8。基于集合的异常值检测方法2.9。深度学习异常值检测方法2.10。图异常值检测2.11. 边远方面挖掘3. 教程4. 数据集5. 工具 1. 书籍Charu C. Aggarwal [URL] 的异常值分析。 2. 研究论文 ...
评级：0 浏览量：119 收藏量：1 资源大小：11KB 上传时间：2021-05-29

: 论文研究-基于超图的稀疏属性选择算法.pdf 算法利用其他属性稀疏地表达每一个属性来获得属性自表达系数矩阵，再利用超图正则化因子获取数据的局部结构，将子空间学习嵌入到属性选择的框架中；同时，利用L2，p-范数惩罚自表达系数矩阵和损失函数挖掘出属性之间...
评级：0 浏览量：123 收藏量：0 资源大小：1.33MB 上传时间：2019-07-22

: 图像聚类的局部线性表示具体而言，PDS对噪声和离群点敏感，而LRS可能会错误地选择子空间间的点来表示目标点。这些缺点极大地降低了SC算法的性能。为了克服这些问题，提出了一种构造相似度图的新方案，其中不同数据点之间的相似度计算取...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：113KB 上传时间：2021-04-03

: 基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法。所提方法首先通过基于...
评级：0 浏览量：129 收藏量：0 资源大小：11.53MB 上传时间：2021-02-03

: 大数据-算法-高维数据的聚类方法研究.pdf 总结起来，本文的研究工作集中在开发和改进适用于高维数据的聚类算法，尤其是子空间聚类，通过概率统计模型、离群点检测、模糊聚类和计算效率优化等多个方面，提高了聚类的准确性和实用性。这些研究成果对于大数据...
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：6.37MB 上传时间：2022-05-05

: 改进的SOD 孤立点检测算法 (2011年) 通过对每一维的聚集度进行量化，确定各维的参考价值，从而降低算法结果对参数设定的敏感度，利用相对距离表示各点到中心值的偏离度，使其更利于不同密度子空间的孤立点检测。仿真实验结果表明，改进算法的检测精度...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：592KB 上传时间：2021-05-22

: 大数据-算法-基于非参数模型的点集匹配算法研究.pdf 论文还提出了一种鲁棒点集配准算法（RPM』2E），引入了鲁棒估计子来处理点集匹配中的噪声、遮挡、离群点、旋转和尺度变换等问题。RPM』2E在大量公开数据集上的比较实验表明，它能实现更精确的点集或图像配准结果。 ...
评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：8.01MB 上传时间：2022-04-17

: 课程作业-Python+OpenCV实现车道线检测源码+项目说明.7z 如果将和视为常数，而将原本的参数a和b看作变量，则式子(1)可以表示为： (2) 这样就变换到了参数平面a−b。这个变换就是直角坐标中对于点的Hough变换。离群变换和最小二乘拟合视频流的读写等等，更多详细说明介绍...
评级：5 浏览量：555 收藏量：4 资源大小：449KB 上传时间：2022-12-13

: BIRCH与层次聚类算法的比较1 2.2 BIRCH算法则通过构建紧凑的子结构——CLUSTER特征直方图（CLUSTER Feature Vector, CFV），在一次遍历数据时就能建立数据的初步聚类表示。后续的迭代过程会不断优化这些表示，使得BIRCH能有效地处理离群点并适应...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：270KB 上传时间：2022-08-03

: 物联网技术与应用考试试卷之三.pdf 32. 需要先假设样本空间中所有数据服从某个分布或者数据模型，然后根据模型采用不一致校验识别离群点指的是基于统计分布的办法。 33. 以一种模式为主，结合其他模式，是主要产发展模式中的合作型。 34. 以下不是我国...
评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：1.66MB 上传时间：2023-08-16

: 多楼层室内环境下的三维几何重建-提交文档1 Marching Cube算法在此发挥了重要作用，它通过对离散空间点进行采样，构建出三角面片，形成连续的表面模型，使得重建结果更为逼真。本项目采用的硬件系统包括Zora P1开发板、Astra Pro深度相机、11.6寸液晶屏以及...
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: Python实现Kmeans聚类算法这个过程不断重复，直至质心不再显著移动，或达到预设的最大迭代次数。 **基本步骤** 1. **初始化**：随机选择K个数据点作为初始的质心。 2. **分配数据点**：计算每个数据点与K个质心之间的距离，将每个数据点...
评级：0 浏览量：4466 收藏量：7 资源大小：92KB 上传时间：2020-09-20

: 论文研究-基于样本加权的格拉斯曼平均算法.pdf 格拉斯曼平均子空间对应着高斯数据的主成分，解决了PCA的扩展性问题，但算法假定样本的贡献取决于样本的长度，这可能导致离群点对算法的干扰较强。为此，利用无监督学习数据的局部特性或监督学习中样本的类别信息...
评级：0 浏览量：145 收藏量：0 资源大小：869KB 上传时间：2019-09-07

: 数据挖掘导论中文完整版 372 9.3.2 子空间聚类 374 9.3.3 DENCLUE：基于密度聚类的一种基于核的方案 377 9.4 基于图的聚类 379 9.4.1 稀疏化 379 9.4.2 最小生成树聚类 380 9.4.3 OPOSSUM：使用METIS的稀疏相似度最优划分 381 9.4.4 ...
评级：0 浏览量：0 收藏量：3 资源大小：59.78MB 上传时间：2015-07-10

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