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...
基于特征选择的高维数据统计分析.苏锦霞.【摘要】：高维数据降维问题一直是统计机器学习和数据分析的核心问题之一,有着广泛的应用基础。.协变量(包括噪音变量、冗余变量)对数据的影响无处不在,尤其当协变量呈现高维形态,大部分变量的影响可以忽视时...
面向高维删失数据的多任务生存分析模型研究与实现.论文价格：150元/篇论文用途：硕士毕业论文MasterThesis编辑：vicky点击次数：.论文字数：35665论文编号：sb2021031310253834925日期：2021-04-03来源：硕博论文网.Tag：.笔者针对现有的生存分析模型无法容忍...
两类一般总体的高维判别分析.在这篇论文中,我们主要研究两类一般总体协方差矩阵不等时的错判概率,是继前人对错判概率研究的深化.由于总体不再是正态总体,我们需要给出一般总体的分布形式;同时,由于协方差阵不再相等,我们需要找到与之相适应的判别...
前言：之前的文章（高维数据中特征筛选方法的思考总结——单变量分析筛选法）中，对单变量分析筛选变量进行了初步考量，本文将进一步总结多变量分析筛选法。.由于本文多处摘录网上的博客，只是进行了归纳整理，因此笔者将本文定性为转载类（转载请...
高维数据中许多特征之间是互不相关或冗余的，特征选择从原始特征空间中选择一个最优或最有效的特征子集代替原始特征空间，尽可能剔除数据中的不相关或冗余的特征，降低计算复杂度，提高学习算法的性能，能够有效处理大规模高维数据。
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…
他的研究兴趣在于高维数据分析、信号处理、计算机视觉和优化领域，其与Wang和Spielman合著的论文《ExactRecoveryofSparsely-UsedDictionaries》获得了2012COLT最佳论文奖。本书部分目录如下：
上学期选修了定性数据分析这门课程，教材是王静龙、梁小筠的定性数据分析。高维列联表分析流程目录第一章绪论71.1问题研究背景71.2数据来源71.3研究意义1第二章高维列联表性检验22.1高维列联表的相互性检验22.2高维列联表的边缘
高维数据的离群点检测算法分析与研究-离群点检测是数据挖掘的一个重要分支。过滤数据集中的噪声和挖掘数据集中的潜在的、有意义的信息,使得离群点检测具有重要的现实意义和广阔的应用前景。在信息技术和网络快速发展的时代,高维大数...
《高维数据可视化方法研究》对高维数据中的分组特点、时序特性以及交互设计进行研究。交互式自适应平行坐标图、基于状态图的高位时序数据可视化方法、基于多视...
高维数据分析论文:高维数据分析部分线性模型经验似然SCAD高维数据分析论文:高维数据分析部分线性模型经验似然SCAD【中文摘要】Owen(1988,1990)提出的经验似然方...
高维数据分析论文:高维数据分析部分线性模型经验似然SCAD高维数据分析论文:高维数据分析部分线性模型经验似然SCAD高维数据分析论文:高维数据分析部分线...
刀。2数据降维的方法在高维数据分析过程中,能否通过有效的降维方式降低维数能够给数据处理带来便利,为数据分析人员更好地处理数据减轻工作难度,目前...
摘要:数据分析是挖掘大数据价值的重要步骤。高维数据因其普遍性和高维性,吸引了大量研究者的注意。高维数据可视化以图形的形式呈现数据属性和内在结构,结合交...
中国硕士学位论文全文数据库前10条1赖学方;基于贝叶斯统计的高维数据分析及应用[D];西安工程大学;2017年2刘琳;几类回归模型中的变量选择方法[D];广西大学;2013年3董文朋;...
摘要:在处理和分析高维数据时通常会碰到维数灾难和传统的低维数据处理方法存在本质困难的问题,通过对各种处理高维数据的方法、技术进行比较和分析高维数据的统...
本项研究针对这一问题,采用目前公认效果较好的Boosting方法进行高维数据分析,并探讨Boosting算法在高维数据研究中的应用条件和效果.方法通过多次迭代,Boosting...
中国博士学位论文全文数据库前10条1苏锦霞;基于特征选择的高维数据统计分析[D];兰州大学;2018年2麦桂珍;高维数据下的几类因果推断算法研究[D];广东工业大学;2018年3董道国...
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