k近邻约束的稀疏子空间聚类算法研究.刘玉馨.【摘要】:聚类分析是根据对象的信息和关系将数据对象进行分组或分类,使类内对象相似度高,类间对象相似度低,是数据挖掘、机器学习、模式识别等领域的重要研究内容。.随着信息技术的发展,数据收集和存储...
基于K近邻的分类算法研究.pdf_图文.doc,重庆大学硕士学位论文基于K近邻的分类算法研究姓名:桑应宾申请学位级别:硕士专业:概率论与数理统计指导教师:刘琼荪20090520基于K近邻的分类算法研究作者:学位授予单位:被引用次数:桑应宾重庆大学1次引证文献(2条1.曲超.袁瑞芬.魏小锐一种基…
高效k近邻算法及其MPI并行化的研究.丁鑫.【摘要】:基本k近邻算法通过搜索数据集中相似度最高的k个样本来实现分类或者回归,其没有显式的学习过程,天然的具有简单、离线学习、适用于多分类等优点。.由于该算法需要计算每个结点到其他所有结点的距离...
参考点k近邻分类算法的改进及其MPI并行化.梁聪.【摘要】:k近邻算法(k-NearestNeighbors,kNN)是一种基于统计的经典分类方法,具有算法简洁、分类准确性较高和无需先验统计知识等特点,目前已成为数据挖掘领域中广泛研究与应用的算法之一。.本文在分析现有k...
分布式移动轨迹k近邻查询方法研究.王瑞迪.【摘要】:随着移动互联网、云计算、大数据等技术的高速发展,交通、规划、社交网络等领域产生了海量的轨迹数据。.轨迹数据能够反映客观世界中移动对象的位置变化和运动行为。.移动对象轨迹的k近邻(k-Nearest...
我校研究成果首次在人工智能领域顶级权威期刊TPAMI上发表.本网讯(科技处供稿编审敖永春)近日,我校计算智能重庆市重点实验室夏书银和王国胤等研究人员的最新研究成果“AFastAdaptivek-meanswithNoBounds”(一种的快速自适应精确k-means算法)在人工...
Spark环境下基于网格索引的轨迹k近邻查询方法.夏英王瑞迪张旭阮文亮.【摘要】:移动对象轨迹的k近邻(knearestneighbortrajectories,kNNT)查询是一种重要的空间信息服务,主要用于寻找与给定轨迹最近邻的k条轨迹,被广泛地应用于智能交通、信息推荐等领域...
这是我校在该权威期刊上首次发表论文,标志着我校在大数据智能领域的基础科学研究又取得了重大进展。.该论文提出了一种新型的精确K-means算法。.K-means是人工智能领域最常用的基础算法之一,被广泛用于聚类、数据预分析及改进其他机器学习算法等。.该...
重庆大学硕士学位论文.此分享来自北京工业大学的闫同学,在此感谢她为公众号的分享,并号召大家积极分享共同营造良好的交流分享的氛围,并且此文章已经上传至github组群。同时文章中若有疑问或者错误请留言指正。资源三维点云论文及相关应…
近邻球簇基本示意图重庆邮电大学供图华龙网发据了解,k-means是人工智能领域最常用的快速基础算法之一,被广泛用于聚类、数据预分析及改进其他机器学习算法等。而该论文在夏书银、王国胤与于洪等人共同提出的多粒度-粒球计算理论(XiaS...
k近邻约束的稀疏子空间聚类算法研究.刘玉馨.【摘要】:聚类分析是根据对象的信息和关系将数据对象进行分组或分类,使类内对象相似度高,类间对象相似度低,是数据挖掘、机器学习、模式识别等领域的重要研究内容。.随着信息技术的发展,数据收集和存储...
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分布式移动轨迹k近邻查询方法研究.王瑞迪.【摘要】:随着移动互联网、云计算、大数据等技术的高速发展,交通、规划、社交网络等领域产生了海量的轨迹数据。.轨迹数据能够反映客观世界中移动对象的位置变化和运动行为。.移动对象轨迹的k近邻(k-Nearest...
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这是我校在该权威期刊上首次发表论文,标志着我校在大数据智能领域的基础科学研究又取得了重大进展。.该论文提出了一种新型的精确K-means算法。.K-means是人工智能领域最常用的基础算法之一,被广泛用于聚类、数据预分析及改进其他机器学习算法等。.该...
重庆大学硕士学位论文.此分享来自北京工业大学的闫同学,在此感谢她为公众号的分享,并号召大家积极分享共同营造良好的交流分享的氛围,并且此文章已经上传至github组群。同时文章中若有疑问或者错误请留言指正。资源三维点云论文及相关应…
近邻球簇基本示意图重庆邮电大学供图华龙网发据了解,k-means是人工智能领域最常用的快速基础算法之一,被广泛用于聚类、数据预分析及改进其他机器学习算法等。而该论文在夏书银、王国胤与于洪等人共同提出的多粒度-粒球计算理论(XiaS...