维度约简

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维度约简

: mddm.rar_mddm_约简_维度约简多事例维度约简的matlab程序及其数据。
评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：8.97MB 上传时间：2022-09-19

: drtoolbox.zip_MDS matlab_drtoolbox_npe_pca_维度约简 matlab维度约简工具箱，包括PCA，LDA，MDS，FactorAnalysis，Sammon，HessianLLE，LTSA，DiffusionMaps，KernelPCA，tSNE，NPE等方法
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：1.13MB 上传时间：2022-07-14

: 基于谱图的维度约简及其应用 (2006年) 为了提取主要特征和方便处理，大多数机器学习...基于图谱理论，提出了一种结合路径特征和距离特征的维数约简方法，旨在发掘和保持原有数据中有意义的局部近邻关系。在信息检索和人脸识别的试验中，它取得了较好的效果。
评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：29KB 上传时间：2021-05-11

: 基于近邻关系的离群约简搜索算法 (2011年) 针对传统离群点检测过程中属性多、维度大等问题，结合粗糙集理论，提出一种基于近邻关系的离群约简搜索算法。利用属性约简技术解决对象不相容的问题，并有效缩减离群搜索的属性空间。计算任意点与其他所有点间的距离...
评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：238KB 上传时间：2021-06-14

: 非相对论约简的精妙之处和应用使用零归约法，我们在更高的维度上展示了Schroedinger理论的共形生成器与复杂标量理论的共形生成器的嵌入。作为应用，我们从相对论中揭示了流体动力学中的共形对称性和NR微分对称性的存在。讨论了基于Horava–...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：340KB 上传时间：2020-04-22

: 一种基于分辨函数的属性约简算法及其应用 (2008年) 针对个性化网络学习中影响学习策略的关键个性特征发现问题，基于粗糙集理论，提出了一种采用分辨函数进行属性约简的算法。应用分辨函数原理，逐次比较论域中的对象，以获取核集和非核集；利用逻辑运算求取最佳约简，...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：562KB 上传时间：2021-05-11

: 球体上的尺寸约简的超对称规范矩阵模型最近有人提出，N $$ \ mathcal {N} $$ = 1超对称规范矩阵模型具有四阶对偶性，即一个四方性，使人联想到更高维度上SQCD理论的红外对偶性。在此注释中，我们表明可以从二维Gadde-Gukov-Putrov试用性推断出零维二次方...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：529KB 上传时间：2020-03-27

: 论文研究-基于属性约简的Entropy-KNN改进算法 .pdf 基于属性约简的Entropy-KNN改进算法，赵晓丽，韦凌云，为降低维度灾难对分类算法效率和准确率的影响，本文提出基于属性约简的Entropy-KNN改进算法，将信息论中的信息熵理论与KNN算法结合起�
评级：0 浏览量：270 收藏量：0 资源大小：413KB 上传时间：2019-08-14

: 高维数据流的聚类离群点检测算法研究该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的K-means聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点.通过实验结果分析表明:该算法可以...
评级：0 浏览量：310 收藏量：1 资源大小：4.32MB 上传时间：2021-03-03

: 论文研究-基于概念格的图像特征数据降维.pdf 为了降低图像特征数据维数，提出了基于概念格的降维算法，该算法将图像的HSV颜色特征转换为图像形式背景，再对背景的概念格进行属性约简。实验结果表明，该降维方法比较有效，并且较主成分分析具有明显的优势。
评级：0 浏览量：154 收藏量：0 资源大小：264KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测.pdf 用灰色关联分析和粗糙集理论分别对二维故障决策表进行横向和纵向两个维度的约简，将冗余的数据和属性去掉，并将约简后的数据输入到BP神经网络，预测设备故障。最后以地铁信号设备故障预测为例进行实例验证，结果表明...
评级：0 浏览量：185 收藏量：0 资源大小：1.1MB 上传时间：2019-07-22

: 电信客户流失分析中的数据挖掘应用在客户流失管理中，应用数据挖掘技术的主要思路是根据所拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数据模型，找出其中的关系，并给出分析模型，从而计算客户流失的可能性。
评级：0 浏览量：237 收藏量：0 资源大小：1.22MB 上传时间：2010-07-31

: 论文研究-基于子空间学习的图稀疏属性选择算法.pdf 针对处理高维度属性的大数据属性约减方法进行了研究，发现属性选择和子空间学习是属性约简的两种常见方法，其中属性选择具有很好的解释性，子空间学习的分类效果优于属性选择，而往往这两种方法是各自独立进行应用的...
评级：0 浏览量：318 收藏量：0 资源大小：2.8MB 上传时间：2019-07-22

: 《2018-2019年中国IDC产业发展研究报告》（简版）.pdf 完整版报告共计108页，约54000字，124份图表，包括全球IDC业务市场与中国IDC业务市场的分析。中国IDC业务市场分析是报告呈现重点，从行业整体环境、供给侧及需求侧三大维度对中国IDC行业进行全景扫描。在此基础上，...
评级：1 浏览量：765 收藏量：2 资源大小：1.23MB 上传时间：2019-05-15

: 论文研究-一种高效的基于相似性查找时间序列的位符号化表示方法.pdf 到目前为止能够计算字符化时间序列的距离度量的...该方法既能进行维度约简又允许在符号化后的时间序列表示法上定义距离度量。实验分别在合成数据和实际数据上进行，实验表明该方法具有更高的运算效率且需要较少的空间。
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：107KB 上传时间：2019-07-22

: 大流量数据的高温度网络异常检测综述对包含大流量数据的高维度网络进行异常检测，必须加入维数约简处理以减轻系统在传输和存储方面的压力。介绍高速网络环境下网络流量异常检测过程以及维数约简方式，阐述流量数据常用特征和维数约简技术研究的最新进展...
评级：0 浏览量：140 收藏量：0 资源大小：1.34MB 上传时间：2021-07-07

: 大数据课程报告.doc 摘要流形学习方法作为一类新兴的非线性维数约简方法，主要目标是获取高维观测数据的低维紧致表示，探索事物的内在规律和本征结构，已经成为数据挖掘、模式识别和机器学习等领域的研究热点。流形学习方法的非线性...
评级：0 浏览量：148 收藏量：0 资源大小：115KB 上传时间：2022-12-24

: 基于集成学习的渔船作业识别.zip 代码逻辑清晰简单，约200+行代码，可读性高，易于扩展和使用。在百万量级数据，只提取了100+有效特征，全程运行时间只有16分钟左右。特征工程中包含，时间，空间，速度，位移，相对值等各个维度的特征，全面且精简...
评级：0 浏览量：59 收藏量：1 资源大小：219.01MB 上传时间：2023-11-13

: 使用新型相异性测度和分类对高维癌症数据集进行高效聚类的设计和分析-研究论文我们基于生成聚类，设计并分析了聚类算法的有效相似性度量，并建立了约简矩阵。可以捍卫用有效方法获得的基因表达异常强大的簇的产量集，因为它的操作简单，计算简单，精通减少还原空间的处理能力，并且可以用于簇...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：1017KB 上传时间：2021-05-20

: 论文研究-基于NPE算法的工业过程故障检测特征分析 .pdf 基于NPE算法的工业过程故障检测特征分析，苗爱敏，宋执环，不同于传统的基于全局的维度约简算法，流形学习算法基于数据的局部几何特征实现数据降维。论文首先讨论流形学习算法的适用条件和
评级：0 浏览量：121 收藏量：0 资源大小：791KB 上传时间：2019-08-15

: 数据分析方法.docx 4、20-80分析 20-80分析来源于"二八原则"，也叫二八定律或20/80原则，意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%；其余80%尽管是多数，却是次要的。数据分析方法全文共4页，当前为第1页。在零售业...
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：26KB 上传时间：2022-12-23

: 中文预训练ALBERT模型.zip albert_tiny使用同样的大规模中文语料数据，层数仅为4层、hidden size等向量维度大幅减少; 尝试使用如下学习率来获得更好效果：{2e-5, 6e-5, 1e-4} 【使用场景】任务相对比较简单一些或实时性要求高的任务，如语义...
评级：0 浏览量：376 收藏量：0 资源大小：970KB 上传时间：2023-07-01

: 一种面向聚类的加权特征选择算法 (2015年) 针对面向聚类的特征选择算法效率和效果...在10种典型数据集上的测试结果表明，与传统的特征选择算法相比，新的算法特征约简效率较好，能够明显提高数据集聚类效果，同时在特征维度较高的数据集上依然表现出很好的效果。
评级：0 浏览量：187 收藏量：0 资源大小：414KB 上传时间：2021-05-23

: 在Sage中测试Schnorr的因式分解声明-Golang开发 SchnorrGate通过SVP算法在SageMath [Sage] [Sch21]快速分解...此版本使用现有的晶格约简软件更容易实现，因为它只需要解决维度48中的SVP，即可分解400位数字（先前版本提到的维度无法通过当前已知的技术获得）。通讯
评级：0 浏览量：110 收藏量：0 资源大小：112KB 上传时间：2021-05-26

: SchnorrGate:在Sage中测试Schnorr的因式分解声明后者使用现有的晶格约简软件更容易实现，因为它只需要在维度48中求解SVP，即可分解400位数字（前一个版本中提到的尺寸是当前已知技术无法达到的）。信用：脚本本身背后没有太多工作。此实现的大部分功劳归功于...
评级：0 浏览量：119 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-03-04

: 数据收集分析.docx 相关的业务人员，优秀销售员一般对其产品的行业市场、竞争企业及产品情况等信息都有充分了解，可有技巧的通过约谈获得相关资料； 4.来自其它维度的信息，包括企业员工、上游供应商、消费者或用户等群体，这些群体...
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：27KB 上传时间：2022-12-23

: 混合多机器学习的ICU病人生死预测框架-- (2014年) 在此基础上将传统的时间序列聚类与机器学习方法相结合,提出了一个两阶段的混合多机器学习算法框架,使得数据集的高维和不确定性得到了约简,从而可以采用经典的机器学习方法挖掘病人生死知识。在一个公开数据集上的...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：437KB 上传时间：2021-04-24

: 出色的通用几何体，可实现大量的IIA和一致的缩减我们将此新框架应用于保持最大超对称性的一致Kaluza-Klein约简。我们在S 6上找到了异常切线束的广义并行化，并由此重现了一致的截断ansatz和嵌入张量，从而在四个维度上按了维度测量了ISO（7）超引力。我们还讨论...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：1.21MB 上传时间：2020-04-06

: 基于粗糙集的文本分类特征选择算法 (2009年) 文本分类是根据未知文本的内容将其划分到...将属性约简和文本分类的特点相结合,提出了一种基于粗糙集的特征选择算法即改进的快速约简算法。实验表明该算法是有效的,不仅可以降低特征空间的维度,而且能够维持高精度。
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：626KB 上传时间：2021-05-18

: 高并发数据库设计.pdf 具体算法流程也可参见下图：有了分库分表的结构与算法最后就是寻找分库分表的实现⼯具，⽬前市⾯上约有两种类型的分库分表⼯具： 1. 客户端分库分表，在客户端完成分库分表操作，直连数据库 2. 使⽤分库分表中间件...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：719KB 上传时间：2023-01-08

: 混合数据特征选择算法及在客户流失预测中的应用 (2013年) 针对高维混合数据,基于模糊粗糙集,在CEBARKNC算法的基础上,改进属性重要性的计算及约简的选取条件,进行特征选择,降低了数据维度,提高了效率,并将其应用于客户流失预测实例中.结果表明:改进的CEBARKNC算法得出的数据...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：626KB 上传时间：2021-05-27

: 淘宝数据分析报告模板.doc 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期...
评级：0 浏览量：203 收藏量：0 资源大小：35KB 上传时间：2022-12-24

: 保利在六维和五维上减少超重力我们通过利用某一理论上某些S2约简和理论的群流形S3 = SU（2）约简之间的关系来实现这一目标。通过这种方式，我们确定了五维最小超重力的一致S2 Pauli折减的不存在。我们还表明，可以通过从七个维度进行群流形...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：198KB 上传时间：2020-04-08

: 具有客户选择的多产品库存系统的高效学习框架-研究论文对于这个学习问题，如果忽略库存动态并简单地将其视为 Multi-Armed Bandit 问题并直接应用一些现有算法，例如上置信界 (UCB) 算法，则由于高-政策空间的维度。我们提出了一个基于 UCB 的学习框架，该框架利用基于...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：498KB 上传时间：2021-06-10

: 教你用javascript实现随机标签云效果_附代码同时，直方图或饼图表是最常用的代表约12种不同的权数。因此，标签云彩能代表更多的权，尽管不那么准确。此外，标签云通常是可以交互的：标签是典型的超链接，让用户可以仔细了解他们的内容。大概可以理解为一堆...
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：59KB 上传时间：2020-11-23

: O（d +1，d +1）增强双场理论作为应用程序，我们使用新颖的广义并行化概念定义一致的广义Scherk-Schwarz约简。这使我们能够证明D = 6，N = 1 1 $$ \ mathcal {N} = \ left（1,1 \ right）$$和D = 6，N = 2 0 $$ \的截断的一致性。 adS上的...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：819KB 上传时间：2020-04-21

: 高阶介子中的胶子我们将非线性sigma模型推导为Yang-Mills理论的一种特殊的尺寸约简。在此框架中，将介子重新配制成以仅探测立方相互作用的运动学形态排列的高维胶子。此过程对非线性sigma模型产生纯立方作用，该行为表现出对称性，...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：441KB 上传时间：2020-03-27

: E7（7）超空间中的特殊场论我们在（4 + 56 | 32）维超空间中制定了局部超对称E7（7）例外场论，对应于4D N = ... 作为我们结果的应用，我们执行了广义的Scherk-Schwarz约简，并获得了由嵌入张量参数化的四个维度中的最大规范超重力的超空间公式。
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：803KB 上传时间：2020-04-23

: 论文研究-客户行为的有效聚类.pdf 首先利用EMD和自底向上分段算法实现交易数据序列维度的约简，再利用K-means算法完成降维后序列的聚类，最后利用每个类别中购买率较高的商品作为该类的描述，为商家提供促销依据。该聚类算法一方面可以有效实现客户...
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：681KB 上传时间：2019-09-10

: 论文研究-一种面向聚类的加权特征选择算法.pdf 针对面向聚类的特征选择算法效率和效果...在10种典型数据集上的测试结果表明，与传统的特征选择算法相比，新的算法特征约简效率较好，能够明显提高数据集聚类效果，同时在特征维度较高的数据集上依然表现出很好的效果。
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：1MB 上传时间：2019-07-22

: 基于排序融合的特征选择针对模式分类中的特征选择问题, 分别依据ReliefF 算法、类间可分性及特征相关性等多个评价准则对待约简特征进行评价与排序, 基于排序融合方法实现对多个特征选择评价准则的综合利用. 基于多个数据集的实验结果...
评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：319KB 上传时间：2021-01-14

: 论文研究-模糊粗糙集与SVM的彩铃客户挖掘模型.pdf 针对彩铃业务交易记录较多和客户属性的高维度及混合性的特点，建立了基于信息熵度量...实验结果显示此模型获取了相对最高的平均分类精度（80.43%）和最少的平均特征属性（2.5个），有效地约简了属性并改善了分类能力。
评级：0 浏览量：113 收藏量：0 资源大小：613KB 上传时间：2019-09-07

: 论文研究-An accelerator for attribute reduction based on perspective of objects and attributes.pdf 基于对象与属性维度的属性约简算法加速器，梁吉业，米俊绒，特征选择是模式识别和机器学习领域的热点问题，它可以有效的改善分类和预测的性能。粗糙集理论中的属性约简是一种特殊的特征选择
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：270KB 上传时间：2019-08-21

: 基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究_丁春辉.caj 实验结果表明,该方法在四个公开人脸数据集上都取得了优异的表现,算法准确率优于使用了额外数据集的通用方法,尤其是在非限制人脸数据集LFW-a上,本文提出的方法比SVDL和LGR方法准确率提升了约l5%。3.针对监控视频中...
评级：0 浏览量：369 收藏量：2 资源大小：8.22MB 上传时间：2020-04-02

: 论文研究-基于混合克隆量子遗传策略的文本特征选择方法.pdf 引入向量约简率和分类准确率的度量标准，采用量子比特对遗传算法进行编码，结合克隆算子，提出一种基于混合克隆量子遗传策略的文本特征选择方法。实验结果显示，该方法能有效地降低文本特征向量的维度，所提取的特征...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：395KB 上传时间：2019-07-23

: local principal component analysis（局部PCA）（英文pdf） PCA包括全局PCA（即经典的PCA算法），但是在进行高维数据的维度估计或者维度约简时，因为高维数据集中在超球面上，用局部PCA算法取得的效果更好。
评级：3 浏览量：263 收藏量：1 资源大小：613KB 上传时间：2009-11-24

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