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  1. 基于PSO 面向K近邻分类的特征权重学习算法.pdf

  2. 提出了一种基于 PSO 进行权重学习 的算法 PSOKNN ,通过与传统 KNN、GAKNN 及 ReliefKNN 的实验比较分析表明 ,该方法可有效地搜索出合适的特 征权重 ,获得较好的分类精度并淘汰冗余或无关的特征
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-08-01
    • 文件大小:120832
    • 提供者:zz991126
  1. 融合特征选择机制的自适应水平集遥感图像分割

  2. 融合特征选择机制的自适应水平集遥感图像分割 本文提出了一种融合特征选择机制的自适应水平集Chan-Vese模型(C-V模型),并应用与遥感图像分割。传统的水 平集C-V模型主要关注于颜色特征,对纹理特征研究得较少,而在遥感图像分割过程中,纹理特征亦具有很重要的作用。并且对于不同的遥感目标,颜色信息和纹理信息在分割过程中所起作用是不同的。为了解决该问题,本文把多个颜色特征分量和纹理特征分量作为初始特征集,通过建立相似性函数的距离度量来自适应地选择特征。同时,根据不同图像特点自适应地调整不同特征分
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-03-14
    • 文件大小:616448
    • 提供者:wangwanguo08
  1. 一种基于专家权重的方案排序方法

  2. 由于群体决策的相对熵模型和特征根法模型给出的是一个完全确定的方案排序结果$没有定量描述最终结果的不确定性$对同一个方案进行决策时可能会产生冲突#文章利用判断矩阵的信息求得专家权重$提出了可以定量描述不确定性的专家权重排序方法#最后的案例说明该方法是可行的%有效的&
  3. 所属分类:咨询

    • 发布日期:2011-05-22
    • 文件大小:124928
    • 提供者:iwsdiwsd
  1. 基于层次特征词权重的文本分类方法

  2. 基于层次特征词权重的文本分类方法
  3. 所属分类:专业指导

  1. 一种特征词权重调整算法的研究

  2. 一种特征词权重调整算法的研究
  3. 所属分类:其它

  1. 特征权重的计算方法

  2. 文档介绍了文本分类中特征值权重的计算方法,对基于vsm的文本分类有很大帮助
  3. 所属分类:网络监控

    • 发布日期:2011-12-28
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:abclinlin2011
  1. tfi-df计算特征词权重代码

  2. 这是一个tfi-df程序,实现文本特征词的权重计算。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-03-01
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:yxj6073
  1. java求矩阵的特征值和特征向量

  2.   这几天做一个项目,需要用到 求矩阵的特征值特征向量。我c++学的不好,所以就去网站找了很多java的源代码,来实现这个功能。很多都不完善,甚至是不准确。所以自己参考写了一个。这个用于我一个朋友的毕业设计。结果肯定正确。话不多说,贴源代码!
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-05-25
    • 文件大小:32768
    • 提供者:a442180673
  1. 基于向量空间模型的文本分类特征权重算法研究_苏力华

  2. 介绍了向量空间模型的文本分类特征权重算法以及改进
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-05-17
    • 文件大小:260096
    • 提供者:baidu_28268999
  1. C语言、Python实现TF-IDF算法

  2. 该资源属于代码类,用C语言和Python实现了TF-IDF算法,适用于文本分类等特征权重抽取
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2015-11-01
    • 文件大小:3072
    • 提供者:blinkhow
  1. 权重确定方法归纳

  2. 详细介绍机器学习中特征权重确定的方法,分析在机器学习中,特征权重参数的重要性
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:intofirehr
  1. 用于肖像素描合成的特征权重学习CycleGAN

  2. 用于肖像素描合成的特征权重学习CycleGAN,韩钊,,针对现有的肖像素描生成算法得到的图像不够清晰以及局部区域没有素描纹理生成的问题,本文从神经网络结构中通道之间的相互联系出
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-31
    • 文件大小:828416
    • 提供者:weixin_38668776
  1. 中文文本情感分析中的特征选择和权重研究.caj

  2. 随着中国电影产业的快速发展和人们生活水平的不断提高,看电影逐渐成为人们闲暇时 的主要活动之一。每当观影前,人们都会面临电影和影院的选择决策问题。国内一些知名的 电影社区网站或者 APP 都包含丰富的电影评论信息,为广大用户做出观影决策提供重要依据。 对这些用户反馈的包含观影感受的评论进行情感分析研究,在理论分析和设计应用上都具有 极其重要的意义。目前国内电影领域的情感分析研究不多,未能很好的利用影评评论信息。 针对以上问题,本文以豆瓣电影为语料源,面向中文电影评论进行情感分析,通过改进特征 选择
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-09-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:fengliren
  1. 基于特征噪声加权的特征权重算法改进

  2. 特征权重算法TF-IDF是文本分类的重要算法之一,该算法IDF值容易受特征噪声影响出现波动。提出一种基于特征噪声加权的特征权重改进算法,该算法通过分析噪声特征的分布特点,对不能准确表达文档真实意思的特征噪声进行加权,降低特征噪声对IDF的影响,最终有效地提高算法的精度和健壮性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:253952
    • 提供者:weixin_38630324
  1. 联合拉普拉斯特征权重学习

  2. 联合拉普拉斯特征权重学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38656364
  1. 具有特征权重的新阴影c均值聚类

  2. 具有特征权重的新阴影c均值聚类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:524288
    • 提供者:weixin_38614636
  1. FREL:稳定的特征选择算法

  2. 一个好的特征选择算法的两个因素是:它的准确性和稳定性。 本文旨在介绍一种稳定特征选择算法的新方法。 本文的创新集中于一类稳定的特征选择算法,即称为特征权重的正则化基于能量的学习(FREL)。 研究了使用L1或L2正则化的FREL的稳定性。 另外,作为提高稳定性的普遍采用的实施策略,提出了集成FREL。 还提出了整体FREL的稳定性边界。 我们使用开源真实微阵列数据进行的实验,这些数据挑战着高维小样本量问题,证明了我们提出的集成FREL不仅稳定,而且比其他一些流行的稳定特征加权方法也具有更好或相当
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38507121
  1. 逻辑局部超平面救济:一种用于分类的特征加权方法

  2. 基于救济的算法由于其低的计算成本和高精度而被广泛用于特征选择。 但是,可用的基于救济的算法有其局限性。 为了进一步提高基于Relief的方法的性能,我们提出了一种基于Logistic迭代救济(LI-Relief)和局部超平面救济(LH-Relief)方法的新颖特征选择算法,称为Logistic基于局部超平面的Relief( LLH-Relief)。 LLH-Relief使用局部学习来找到给定样本的邻居表示,并通过使用逻辑回归和ℓ1-范数正则项解决优化问题来学习特征权重。 为了证明LLH-Reli
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38680664
  1. 基于动词名词和CHI特征选择的中文人物社会关系抽取

  2. 针对中文人物社会关系标注语料库的匮乏和人物关系分类过于粗糙的问题,采用一种简单的方式标注了八类主要人物社会关系。为了有效地降低特征向量的维数避免维数灾难,并尽可能去除噪声特征以提高关系抽取的准确率,提出一种基于动词和名词抽取与χ2统计量法( CHI) 相结合的特征选择方法,并使用TF-IDF计算特征权重。通过SVM 分类器进行实验,F值和正确率都得到了提高; 为了充分利用数据集对该特征选择方法的效果进行测试,使用k-折交叉验证检验该方法的有效性,实验表明通过该方法产生的分类模型具有较强的区分能力
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:827392
    • 提供者:weixin_38657353
  1. 具有特征权重的新阴影c均值聚类

  2. 具有特征权重的新阴影c均值聚类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38677585
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