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本篇论文先翻译到这里，在这里我们发现了，在处理高维度数据时，传统的方法都因为很高的时间复杂度，而难以驾驭得了高维度数据处理问题。大家都在找原来样本与样本之间的相似矩阵W的近似…
学术论文：高维数据的聚类分析方法研究及其应用(可编辑文本)摘要随着互联网的不断深入发展，网络上堆积的数据日益庞大和复杂。.数据挖掘是一种将数据转换为有用信息的有效方法。.聚类分析是数据挖掘的基本方法之一，其在许多领域都有着广泛的应用...
论文题目：AGlobalGeometricFrameworkforNonlinearDimensionalityReduction非线性降维的全局几何框架科学家们在处理大量高维数据时，如全球气候模式、恒星光谱或人类基因分布等，经常会面临维度降低的问题：在高维观测过程中，发现隐藏在...
这是一篇我们高维数据检索方向的新论文的解析文，本文提出一种基于一个特殊的有向图结构（NSG）的高维数据检索方法，论文arxiv地址：[1707.00143]FastApproximateNearestNeighborSearchWithTheNavigating…
针对基于Ball-tree结构的KNN算法初始K个近邻点位置固定,导致剪枝半径过大,剪枝效果差,查询效率低的问题,本文提出一种基于双树结构的高维向量空间K近邻快速搜索方法.在训练阶段,将原始数据集按照8∶2比例划分为训练集和测试集,利用随机选择方法共生成10组训练和测试集
高维数据分类难本质问题：1.密度估计难问题;2.维数灾难：特征数增加意味着分类所需的样本数量的增加;3.Hughes问题：给出面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记-小鲨鱼~-…
基于高维数据的双聚类算法研究与应用,聚类分析,双聚类,高维数据,惩罚策略,双聚类算法。近年来,随着生物信息学、电子商务等行业的迅速发展,在这些领域积累了大量高维数据,利用数据挖掘技术能够在这些数据…
在高维分类问题上的实验结果表明,SPSO-CUS方法能够获得比同类特征选择方法辨别能力更强的特征子集。（3）针对粒子群优化算法在高维数据特征选择中计算复杂度高、搜索效率低等问题,受多任务智能优化方法中知识迁移思想的启发,提出了一种基于多任务智能优化的特征选择方法（MTPSO）。
中国科学技术大学郭光灿院士团队李传锋、柳必恒研究组近期利用6光子系统，实现了高效的高维量子隐形传态。实验结果表明，量子干涉可见度在45...
高维多目标减少算法的比较与研究计算机应用技术专业论文.docx,IIIIAbstractIntherealworld,manyoptimizationproblemsconsidelotsofobjectivessimultaneously,wheretheobjectivesareconflict,andsomulti-objectiveoptimizationareconcerned.
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