高维数据

本专辑为您列举一些高维数据方面的下载的内容,高维数据、高维数据聚类可视化、高维数据降维等资源。把最新最全的高维数据推荐给您,让您轻松找到相关应用信息,并提供高维数据下载等功能。本站致力于为用户提供更好的下载体验，如未能找到高维数据相关内容，可进行网站注册，如有最新高维数据相关资源信息会推送给您。

阅读全文

高维数据

: 高维数据处理论文 高维数据的特征处理，降维方法，聚类研究等方面的文献
评级：3 浏览量：376 收藏量：0 资源大小：19.21MB 上传时间：2018-05-10

: 高维数据挖掘技术研究数据挖掘是致力于数据分析和理解,揭示数据内部蕴藏...而高维数据在实际应用中的使用,使得对高维数据挖掘的研究有着非常重要的意义。文章介绍了高维数据挖掘对数据挖掘的挑战及应对策略,提出了一些挖掘模型的创新点。
评级：1 浏览量：287 收藏量：0 资源大小：245KB 上传时间：2018-06-16

: 多维数据集中高维数据可视化算法研究多维数据集中包含海量的复杂高维数据,如何对这些数据进行科学的理解、分析和使用,是数据挖掘领域的一个重点和难点课题.针对传统可视化算法无法解决高维数据多属性的可视化问题,算法复杂、适用性较差的不足,提出基于...
评级：0 浏览量：644 收藏量：0 资源大小：261KB 上传时间：2018-06-16

: Numpy高维数据的理解当实际处理多维变量时，尤其需要使用到Tensorflow这样深度学习库，比如，图片数据批次其形状为：N×H×W×CN×H×W×C, 高维序列格式存在难以理解的问题。因此如何读懂这些高维序列是一个很基础的问题。列表和1-...
评级：0 浏览量：233 收藏量：0 资源大小：513KB 上传时间：2021-01-27

: 高维数据分类方法研究在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题。提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能。利用GPLVM...
评级：0 浏览量：559 收藏量：1 资源大小：906KB 上传时间：2018-06-16

: 一种新的高维数据降维方法前言现实世界中存在着大量的复杂事物及现象,人们希望揭示隐藏在这些纷繁芜杂的表象下的事物和现象的客观规律。...大量出现的高维数据不仅提供了极其丰富、详细的信息,而且对数据分析中的变量选择、多元建模带来了挑战。
评级：0 浏览量：277 收藏量：0 资源大小：498KB 上传时间：2018-06-16

: 高维数据ppt 高维数据课程PPT
评级：0 浏览量：427 收藏量：0 资源大小：24.12MB 上传时间：2017-02-22

: 基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法提出一种基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法。首先,通过相似性度量函数计算得到高维空间对象相似度矩阵,并利用近邻法、Floyd最短路径算法将相似度矩阵转换为最短路径距离矩阵;然后,将高维特征变换转化...
评级：0 浏览量：216 收藏量：0 资源大小：856KB 上传时间：2018-06-16

: 一种基于网格方法的高维数据流子空间聚类算法基于对网格聚类方法的分析,结合由底向上的网格方法和自顶向下的网格方法,设计了一个能在线处理高维数据流的子空间聚类算法。通过利用由底向上网格方法对数据的压缩能力和自顶向下网格方法处理高维数据的能力,算法能...
评级：0 浏览量：153 收藏量：0 资源大小：463KB 上传时间：2018-06-16

: 高维数据SVM实现+降维可视化 高维数据SVM实现+降维可视化是更改别人的代码的，使用软间隔最大化，SMO优化算法，t-sne降维可视化，发现数据是否是容易线性可分的。
评级：2 浏览量：4970 收藏量：6 资源大小：71KB 上传时间：2020-06-01

: 基于高维数据聚类的制造过程数据分析平台针对这种需求，文章采用高维数据聚类技术结合Spring、Mybatis等成熟的敏捷开发框架，开发了制造过程数据分析平台。该设计不仅可以针对历史数据进行分析，还可以实时监控生产线上的动态流程数据，提高数据分析和决策...
评级：0 浏览量：90 收藏量：0 资源大小：231KB 上传时间：2020-10-16

: 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，
评级：0 浏览量：583 收藏量：0 资源大小：683KB 上传时间：2019-08-16

: 高维数据降维的DCT变换基于它的“能量聚集特性”和变换的保距特性,把它用作高维数据降维的预处理手段,主要作用有两个:(1)大幅度降低后续降维的处理维数,减少运算量;(2)降低噪声对数据结构的影响。文中的试验结果表明,对高维数据,尤其是...
评级：0 浏览量：238 收藏量：0 资源大小：490KB 上传时间：2018-06-16

: 基于DHT的高维数据相似性检索方法研究以在P2P网络下实现对海量、高维数据的高效相似性检索为目标，提出PLCID索引方法(modified iDistance based on Proximity Location Code)，该方法有效地缩小了需要搜索的范围，减少了数据对象间的距离计算次数，...
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：525KB 上传时间：2021-02-24

: 高维数据降维方法研究本文介绍了MDS、Isomap等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进行了探讨。
评级：0 浏览量：617 收藏量：1 资源大小：306KB 上传时间：2018-06-16

: 高维数据的相似性度量研究针对高维数据的相似性度量问题,提出了一种基于子空间的相似性度量方法。该方法先将高维空间进行基于网格的划分,然后在划分后的子空间内计算数据间的相似性。理论分析表明,在合理选定网格划分参数的前提下,该方法可...
评级：0 浏览量：523 收藏量：2 资源大小：144KB 上传时间：2018-06-16

: Dboost：一种基于DBSCAN的高维数据聚类的快速算法但是，面对高维数据时，密度计算非常耗时，这使得它在许多领域都效率低下，例如多文档摘要，产品推荐等。因此，如何有效地计算高维数据的密度成为了基于DBSCAN的群集技术的一个关键问题。在本文中，我们提出了一种...
评级：0 浏览量：1119 收藏量：3 资源大小：513KB 上传时间：2021-03-02

: 高维数据研究计算巨大数据集的k段均值
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-02-25

: 基于大数据的高维数据挖掘研究.pdf 基于大数据的高维数据挖掘研究.pdf
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：138KB 上传时间：2021-07-14

: 高维数据挖掘中特征选择的稳健方法针对高维数据的特点,即数据中变量个数往往大于样本观测数目,并且数据往往具有异质性特点,基于众数回归分析和变量选择降维技术,提出了一种稳健有效的特征选择方法,利用局部二次逼近算法(LQA)和最大期望(EM)算法,给出...
评级：0 浏览量：267 收藏量：0 资源大小：1.13MB 上传时间：2018-06-16

: 面向大数据的高维数据挖掘技术研究.pdf 面向大数据的高维数据挖掘技术研究.pdf
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：993KB 上传时间：2021-07-14

: 高维数据的快速主成分分析：在分析非常高维的数据时，这种主成分分析的实现比MATLAB的pca.m快得多。... 非常高维数据的快速主成分分析（例如神经影像数据的体素级分析），根据 C. Bishop 的书“模式识别和机器学习”，第 10 页实施。 570.对于高维数据，fastpca.m比MATLAB的内置函数pca.m快得多。根据 MATLAB 的 ...
评级：0 浏览量：220 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2021-05-29

: 高维数据聚类 (HDDC)：高维数据聚类 (HDDC) 工具箱包含一个高效的无监督分类器 f-matlab开发 高维数据聚类 (HDDC) 工具箱包含用于高维数据的高效无监督分类器。该分类器基于适用于高维数据的高斯模型。参考：C. Bouveyron、S. Girard 和 C. Schmid，高维数据聚类、计算统计和数据分析，2007 年
评级：0 浏览量：498 收藏量：3 资源大小：40KB 上传时间：2021-06-01

: 基于归一化净格子空间的高维数据相似度测量方法常规相似度测量方法的性能受到高维数据维数诅咒的严重影响，原因是稀疏维数和噪声维数之间的数据差异占据了很大一部分相似度，从而导致任何结果之间的差异。提出了一种基于归一化净格子空间的高维数据测量方法，将每...
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：1.75MB 上传时间：2021-03-31

: 基于混合网格划分的子空间高维数据聚类算法提出一种基于混合网格划分的子空间高维数据聚类算法。该算法消除了各个属性分量数值范围大小对计算的影响;有效去除冗余属性以提高聚类准确性与降低时间复杂度。根据数据分布情况灵活选择固定网格划分或是自适应网格...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：241KB 上传时间：2018-06-16

: 浅谈高维数据挖掘的现状与方法.pdf 浅谈高维数据挖掘的现状与方法.pdf
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：156KB 上传时间：2021-07-14

: 维投影矩阵/树：交互式子空间可视化探索和高维数据分析对于高维数据，这项工作提出了两种新颖的视觉探索方法，以获取对数据方面和数据维度方面的见解。第一个是维投影矩阵，是散点图矩阵的扩展。在矩阵中，每一行或每一列代表一组维，每个单元格显示具有相应维的数据的...
评级：0 浏览量：90 收藏量：0 资源大小：1.75MB 上传时间：2021-03-31

: T-SNE可视化高维数据 T-SNE可视化高维数据
评级：0 浏览量：842 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-05

: 基于自适应波束形成的高维数据挖掘算法.pdf 基于自适应波束形成的高维数据挖掘算法.pdf
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：300KB 上传时间：2021-07-14

: xyzpy:有效地生成和分析高维数据 是一个python库，用于高效地生成，处理和绘制具有许多维的数据，而这些维是数值模拟中经常发生的类型。它完全位于标记的N维数组库。该项目的文档托管在。目的是消除产生和探索具有大量可能参数的数据所带来的痛苦...
评级：0 浏览量：123 收藏量：0 资源大小：9.46MB 上传时间：2021-05-05

: 面向高维数据的安全半监督分类算法同时，面对仅包含少量有标记样本的高维数据的分类问题，传统的半监督学习算法效果不是很理想.为了解决这些问题，本文从探索数据样本空间和特征空间两个角度出发，提出一种结合随机子空间技术和集成技术的安全半监督...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：1023KB 上传时间：2021-05-06

: 高维数据的因果发现现有的因果发现算法通常在高维数据上不够有效。因为高维降低了发现的准确性并增加了计算复杂性。为了缓解这些问题，我们提出了一种三相方法，以利用特征选择方法和两种最先进的因果发现方法来学习非线性因果模型的...
评级：0 浏览量：312 收藏量：1 资源大小：3.06MB 上传时间：2021-04-02

: 高维数据可视化方法研究 高维数据可视化方法研究主要以雷达图为例
评级：0 浏览量：523 收藏量：0 资源大小：506KB 上传时间：2015-03-27

: 论文研究-高维数据特征降维研究综述.pdf 特征降维能够有效地提高机器学习的效率，特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个核心问题。综述国际上关于特征降维的研究成果，总结并提出了较完备的特征降维模型定义；通过列举解决特征降维上重要问题...
评级：0 浏览量：260 收藏量：2 资源大小：147KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-Chord中基于一种二维索引的高维数据检索 .pdf Chord中基于一种二维索引的高维数据检索，孟宪福，路会宾，结构化P2P网络不支持高维数据范围检索，针对此缺点，综合高维数据的分布特点，对数据空间进行了划分。首先根据数据与原点的距离远
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：225KB 上传时间：2019-08-17

: 高维数据挖掘中的正则化估计新方法 (2012年) 针对高维数据的特点并基于线性回归模型，利用变量选择降维技术，提出了一种新的、有效的变量选择（或称特征提取）的正则化估计方法，新的正则化估计方法主要考虑了数据的噪声（方差）对正则化估计的影响，在寻找估计...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：536KB 上传时间：2021-05-28

: 一种新型的高维数据流离群点快速检测算法现有数据流离群点检测算法在面对海量高维数据流时普遍存在运算时间过长的问题。为此，提出一种引入局部向量点积密度的高维数据流离群点快速检测算法。以保存少量中间结果的方式只对窗口内受影响的数据点进行增量计算...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：2.02MB 上传时间：2021-07-07

: 图像高维数据的K-means自适应聚类算法图像高维数据的K-means自适应聚类算法
评级：0 浏览量：369 收藏量：1 资源大小：280KB 上传时间：2021-02-22

: kaggle实战_4解决高维数据分类/回归问题–房价预测 ipython的代码和数据集在我的GitHub中，链接在下面，下面的代码是在pycharm里运行的，差别不大。 #Step 1: 检视源数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from ...
评级：0 浏览量：784 收藏量：0 资源大小：131KB 上传时间：2020-12-21

: 一种基于海量高维数据的软子空间聚类改进算法基于加权的软子空间聚类是处理高维数据的一种有效手段,在原有的软子空间聚类算法基础上对目标函数进行改进,从而结出一种新的软子空间聚类算法.相较之原算法,此算法具有更高的抗噪性及聚类效率;通过与典型的软子空间...
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：1.45MB 上传时间：2018-06-16

: 一种有效的高维数据离散化方法一种有效的高维数据离散化方法
评级：0 浏览量：125 收藏量：0 资源大小：2.63MB 上传时间：2021-04-13

: 论文研究-拓展集合差异度高维数据聚类.pdf 提出度量多个集合之间总体差异程度的拓展集合差异度及相关定理，并给出一种新的解决分类属性高维数据聚类问题的CAESD算法。基于拓展集合差异度及拓展集合特征向量，在CABOSFV_C聚类的基础上通过两阶段聚类完成全部...
评级：0 浏览量：123 收藏量：0 资源大小：186KB 上传时间：2019-07-22

: 一个非常快速的可视化库，用于大型，高维数据集。-JavaScript开发一个非常快速的可视化库，用于大型，高维数据集。 tmap tmap是用于大型，高维数据集的非常快速的可视化库。目前，tmap可用于Python。 tmaps图形布局基于OGDF库。教程和文档，请参阅http://tmap.gdb.tools示例名称...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：297.89MB 上传时间：2021-05-26

: 高维数据几何结构与降维（国内唯一一本讲如何比较详尽的阐述高维数据如何降维的）这是一本关于高维数据如何进行有效降维的数据，书中比较系统的阐述了一些可行性的方法，最关键的是提供了一些关于高维数据降维的一些思想。在大数据时代来临，面临的数据维度已经越来越高，通过数据本身的量化数值...
评级：5 浏览量：764 收藏量：18 资源大小：8.52MB 上传时间：2014-09-14

: 变量相关情况下高维数据变量选择方法变量相关情况下高维数据变量选择方法，段乾鹏，郑少智，当变量之间具有较强相关性时，单个惩罚函数的变量选择方法效果会大大降低。文章提出组合惩罚的系数的拉普拉斯收缩变量选择方法，
评级：0 浏览量：361 收藏量：1 资源大小：923KB 上传时间：2020-02-24

: 高维数据降维技术及研究进展降维技术旨在将高维数据映射到更低维的数据空间上以寻求数据紧凑表示,该技术有利于对数据做进一步处理。随着多媒体技术和计算机技术的高速发展,数据维度呈爆炸性增长,使得机器学习、图像处理等研究领域的数据分析变...
评级：0 浏览量：547 收藏量：2 资源大小：214KB 上传时间：2018-06-14

: lle.rar_LLE数据降维_lle_降维_高维数据 lle用来处理高维数据降维，经检验此程序运行效果很好
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-24

: 大数据环境下高维数据处理若干问题大数据环境下的高维数据处理，博士论文，主要研究高维数据聚类方法等内容
评级：0 浏览量：577 收藏量：0 资源大小：5.46MB 上传时间：2015-03-17

: 计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘-郑湘辉.pdf 计算机网络大规模高维数据流异常数据挖掘
评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：1.4MB 上传时间：2023-12-19

资源推荐

相关资源标签

高维数据特征提取高维数据处理可视化高维数据分析数据降维首发论文 kaggle 研究论文高维数据; 范围查询; Cuda high WAND high-dimensional curse Dimensional Data, Hierarchical Visualization, Space, User Subspace, Tree, Matrix Causal discovery; parallel plot pandas distributed Python 半监督学习随机子空间集成技术 JavaScript Data Visualization 自然科学论文 matlab 算法数据数据挖掘行业数据数据分析参考文献专业指导网络