陈欢

作品数：3被引量：13H指数：2
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供职机构：浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院更多>>
发文主题：SOFM神经网络信息熵主成分分析缺损数据HADOOP平台更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《控制与决策》《计算机系统应用》《计算机科学》更多>>
所获基金：浙江省自然科学基金浙江省重点科技计划浙江省科技攻关计划更多>>
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基于Moore-Penrose逆的加权距离函数研究
《控制与决策》2012年第11期1706-1710,共5页黄德才 陈欢 
浙江省重大科技计划项目(2009C11024)
"距离"是科学研究与工程技术领域中使用非常广泛的一种度量.在分析各种距离优、缺点的基础上,根据马氏距离不受量纲影响,能描述和处理相关性数据的性能优势,利用加权Moore-Penrose(WMP)广义逆定义了WMP马氏距离,并通过奇异值分解及矩阵...
关键词：相关性数据 马氏距离 MOORE-PENROSE广义逆 奇异值分解 谱分解 
Hadoop平台下海量数据排行榜过滤算法被引量：2
《计算机系统应用》2012年第3期111-115,124,共6页黄德才 陈欢 
浙江省重大科技计划(2009C11024)
排行榜作为现代社会很受关注的一项事物深入大家的生活,但对于海量数据的排行,即使在分布式环境下,依然需要耗费大量硬件资源和很长的时间,有时甚至无法产出榜单。首先对贝叶斯方法进行了改进,提出了一种基于hadoop分布式环境下的行榜...
关键词：排行榜 HADOOP 海量数据 熵 贝叶斯 
基于广义马氏距离的缺损数据补值算法被引量：11
《计算机科学》2011年第5期149-153,共5页陈欢 黄德才 
浙江省自然科学基金项目(Y105118)资助
在数据收集过程中数据缺损是不可避免的。如何还原这些缺损数据,成为数据挖掘研究的热点问题之一。与许多现有算法一样,基于马氏距离的缺损数据补值算法充分利用了实际数据之间的相关性,具有较好的补值效果,但它要求数据的相关性协方差...
关键词：主成分分析 Moore-Penrose伪逆 广义马氏距离 SOFM神经网络 信息熵 
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