高维数据集

作品数：18被引量：54H指数：3
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：张莉萍高军肖斌崔江涛周晓云更多>>
相关机构：重庆大学西安电子科技大学东南大学江南大学更多>>
相关期刊：《洛阳理工学院学报（自然科学版）》《科技创新与生产力》《计算机仿真》《赤峰学院学报（自然科学版）》更多>>
相关基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
一种改进的自适应网格划分的分布式聚类算法被引量：1
《小型微型计算机系统》2023年第4期731-736,共6页蔡莉 王浩宇 周君 何婧 刘俊晖 
国家自然科学基金项目(61663047)资助。
在众多聚类算法中,基于网格划分思想的聚类算法是较为常用的算法类型之一,但现有的算法对于处理海量高维数据而言,会存在以下两个问题:一是聚类结果的准确率较低;二是算法耗时较长.为了解决现有算法的不适应性,该文在网格聚类算法的基...
关键词：聚类 自适应网格划分 相对熵 高维数据集 Spark平台 
差分隐私保护下的高维数据集发布被引量：1
《洛阳理工学院学报（自然科学版）》2022年第2期73-80,共8页朱徐亚 
安徽省重大科技专项基金项目(18030901025).
为了解决维度灾难所引起的隐私保护数据发布计算复杂度高、可用性低的问题,提出基于差分隐私采样机制和贝叶斯网络的DPSM-Bayes算法。利用贝叶斯网络模型,将高维联合概率分布转化为多个低维边缘概率分布,结合差分隐私采样机制和更适合...
关键词：差分隐私 数据发布 高维数据 贝叶斯网络 
基于高维拉曼光谱数据的变压器油纸绝缘老化评估方法研究被引量：6
《光谱学与光谱分析》2021年第5期1463-1469,共7页陈新岗 陈姝婷 杨定坤 罗浩 杨平 崔炜康 
国家自然科学基金项目(51977017);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400917);重庆理工大学研究生创新项目(YCX20192057)资助。
采用激光拉曼光谱技术对变压器油纸绝缘老化状态检测是一种有效的方法。随着样本量的扩充,亟待处理的数据集维度逐渐增大,研究适用于高维拉曼光谱数据的变压器油纸绝缘老化评估方法具有重要的意义。设计与现场变压器内部绝缘结构相似的...
关键词：变压器 油纸绝缘 拉曼光谱 高维数据集 老化评估 
高维数据集在卷积神经网络中的应用研究
《无线互联科技》2018年第13期95-98,共4页罗泽鹏 范峰 高宇航 
大规模的模拟和传感器设备阵列与现今日益庞大的计算资源相结合,产生了海量的复杂高维数据集,这些数据集应用在众多领域的研究中。与此同时,计算机视觉与模式识别领域的研究者们取得了许多重大突破,尤其是卷积神经网络近年来在该领域取...
关键词：数据可视化 深度学习 卷积神经网络 计算机视觉 
高维数据集之中基于距离的离群快速检测算法
《科技创新与生产力》2017年第11期67-71,共5页乔天成 
针对现有的挖掘算法并不适用于大规模的高维数据集的问题,给出了一种针对高维数据集的RBRP算法,能够快速检测出数据集中基于距离的异常,该算法将对数线性作为数据点个数的函数,线性作为维数的函数。实验结果表明,RBRP算法始终优于ORCA算...
关键词：数据挖掘 算法 离群 高维数据集 近似K-近邻 聚类 
相关子空间中的局部离群数据挖掘算法研究被引量：17
《小型微型计算机系统》2015年第3期460-465,共6页李永红 张继福 荀亚玲 
国家自然科学基金项目(61272263)资助
针对高维数据集,采用局部稀疏差异和局部密度差异的度量因子,给出一种相关子空间中的局部离群数据挖掘算法.该算法根据K最近邻(K-NN),确定数据集中各数据对象的局部数据集,并依据属性值的稀疏因子生成全局的稀疏因子矩阵和局部稀疏因子...
关键词：局部离群数据 高维数据集 局部稀疏差异 局部密度差异 相关子空间 
基于特征选择的统计最优样本大小算法被引量：3
《计算机应用研究》2014年第12期3535-3538,3549,共5页邓杰 钱雪忠 钱恒 吴秦 
国家自然科学基金资助项目(61103129;61202312);江苏省科技支撑计划资助项目(BE2009009)
针对统计最优样本大小算法在确定大数据集,尤其是高维数据集抽样样本大小时的执行效率较低,以及高维数据集中每一维属性的重要性不同且可能存在冗余属性,提出一种基于特征选择的统计最优样本大小算法。该算法基于熵理论,通过构造一个基...
关键词：统计最优样本大小算法 高维数据集 特征选择 熵 聚类 
基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法被引量：11
《计算机科学》2012年第10期268-271,317,共5页刘遵仁 吴耿锋 
国家自然科学基金(61170106)资助
根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,...
关键词：邻域粗糙模型 决策依赖度 固有维数估算 极大似然估计法 粒子群优化算法 粒子群快速约简算法 
基于二分K均值的SVM决策树的高维数据分类方法被引量：1
《赤峰学院学报（自然科学版）》2012年第7期13-15,共3页张娇 裘国永 张奇 
数据挖掘中交互特征选择算法研究(2010JM8039)
针对数据挖掘中高维数据多分类问题,提出了一种基于二分K均值的SVM决策树的高维数据分类方法.该方法先利用二分K-均值将高维数据基本聚为k类,再构造SVM多分类模型,利用它对各类进行细分.本文给出了该模型的构造及应用方法,并在标准数据...
关键词：高维数据集 二分K-均值 SVM 分类 
基于PCA的H-K聚类算法研究被引量：3
《微计算机信息》2012年第6期163-165,共3页何莹 秦亮曦 
传统的H-K聚类算法将层次聚类算法和k-means聚类算法有机结合起来,从而使得H-K聚类算法具有单个聚类算法所不具有的诸多优点。为了将H-K聚类算法更好地应用于对高维数据集的聚类中,以缓解维度灾难问题,本文应用PCA(主成分分析)方法对H-...
关键词：聚类 高维数据集 PCAHK 轮廓系数 
全选清除导出
共2页<12>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部