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搜索资源列表

  1. 空间聚类技术研究综述

  2. 空间聚类技术研究综述，聚类论文的总结，计算机相关

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：563200
    • 提供者：coldwait

  1. 基于GIS的空间聚类算法的研究与应用

  2. 基于GIS的空间聚类算法的研究与应用，地理信息系统，空间聚类分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：coldwait

  1. WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究

  2. WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究 WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究 WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：saicyouki

  1. 采用属性聚类的高维子空间聚类算法_牛琨

  2. 为了解决现有子空间聚类算法时间复杂度偏高以及 对输入参数敏 感的问题, 提出了 一种基于 属性聚类方 法的高 效子空间聚类算法. 算法首先通过计算每个属性的基 尼值来过滤冗 余属性, 而后通过 基于二维 联合基尼值 的关系函数建立非冗余属性的关系矩阵, 以衡量任 意 2 个非 冗余属性的相 关度, 进而在关系 矩阵上应 用可产生交 叠的聚 类算法, 聚类结果即为所有兴趣度子空间的候选集合 , 最后调用聚类算法得到 所有存在于 这些子空 间内的簇.在人工数据集 和真实数据集上的实验表明, 新算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-23
    • 文件大小：335872
    • 提供者：fanfan_121

  1. 稀疏子空间聚类

  2. 稀疏子空间聚类，绝对靠谱，直接运行即可成功

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-19
    • 文件大小：6144
    • 提供者：tuerqi1217

  1. 高维数据子空间聚类算法研究

  2. 高维数据下的子空间聚类算法研究，博士论文 博士论文

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-29
    • 文件大小：935936
    • 提供者：selina861107

  1. 改进的空间聚类算法在煤矿瓦斯监测系统中的应用研究

  2. 提出了一种改进式的空间聚类算法,研究针对瓦斯灾难信息特征提取的具体方法,将DBSCAN聚类算法应用在煤矿瓦斯监测系统中,通过数据的集成和选取、确定目标、结果表述、评价等多个步骤来实现该算法,发挥仿真和结果的作用,实现对煤矿生产现场情况的监测和指挥,进一步降低发生煤矿瓦斯灾难的概率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：334848
    • 提供者：weixin_38654382

  1. 稀疏子空间聚类综述

  2. 稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)是一种基于谱聚类的数据聚类框架.高维数据通常分布于若干个低维子空间的并上,因此高维数据在适当字典下的表示具有稀疏性.稀疏子空间聚类利用高维数据的稀疏表示系数构造相似度矩阵,然后利用谱聚类方法得到数据的子空间聚类结果.其核心是设计能够揭示高维数据真实子空间结构的表示模型,使得到的表示系数及由此构造的相似度矩阵有助于精确的子空间聚类.稀疏子空间聚类在机器学习、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域已经得到了广泛的研究和应用,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38526612

  1. 具有概率距离的分类数据的软子空间聚类

  2. 具有概率距离的分类数据的软子空间聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：720896
    • 提供者：weixin_38716563

  1. 学习Markov随机游动以实现鲁棒的子空间聚类和估计

  2. 事实证明，马尔可夫随机漫步（MRW）是理解频谱聚类和嵌入的有效方法。 然而，由于较少的整体结构量度，常规MRW（例如，高斯内核MRW）无法应用于处理从子空间的混合中提取的数据点。 在本文中，我们介绍了一种正则化的MRW学习模型，该模型使用低秩罚分约束全局子空间结构，用于子空间聚类和估计。 在我们的框架中，可以从MRW的转移概率中学习局部成对相似性和全局子空间结构。 我们证明，在某些合适的条件下，我们提出的局部/全局准则可以准确地捕获多个子空间结构，并学习数据的低维嵌入，从而对子空间进行真正的分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：983040
    • 提供者：weixin_38637918

  1. 何时学习什么：深度认知子空间聚类

  2. 何时学习什么：深度认知子空间聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38665822

  1. 子空间聚类的鲁棒判别低秩表示

  2. 子空间聚类的鲁棒判别低秩表示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：801792
    • 提供者：weixin_38622227

  1. 使用基于密度的空间聚类和全局操作码矩阵进行恶意软件变体检测

  2. 使用基于密度的空间聚类和全局操作码矩阵进行恶意软件变体检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_38739837

  1. 平方根罚分的稀疏子空间聚类

  2. 平方根罚分的稀疏子空间聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38655987

  1. 一种高维分类型数据的子空间聚类算法

  2. 一种高维分类型数据的子空间聚类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38725902

  1. 子空间聚类变异算子用于开发收敛差分进化算法

  2. 子空间聚类变异算子用于开发收敛差分进化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38706531

  1. MvDSCN:“多视图深度子空间聚类网络”论文的正式张量流实现-源码

  2. 数字视频广播网 :game_die: 用于“多视图深度子空间群集网络”的Tensorflow回购 （提交给TIP 2019 ） 概述 在这项工作中，我们通过以端到端的方式学习多视图自表示矩阵，提出了一种新颖的多视图深子空间聚类网络（MvDSCN）。 MvDSCN由两个子网组成，即分集网络（Dnet）和通用网络（Unet）。 在深度卷积自动编码器上建立潜在空间，并使用完全连接的层在潜在空间中学习自表示矩阵。 Dnet学习特定于视图的自表示矩阵，而Unet学习所有视图的公共自表示矩阵。 为了利用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：weixin_42104366

  1. 通过调制的低秩表示对高光谱图像进行光谱空间子空间聚类

  2. 在本文中，提出了一种新颖的光谱空间低秩子空间聚类算法（SS-LRSC），用于聚类高光谱图像（HSI）。 通常，直接使用传统的.LRSC框架无法充分利用原始空间域中的样本相关性。 因此，提出的方法利用新颖的调制策略来修改低秩表示矩阵，该矩阵充分利用了结构相关性。 具体地，首先将频谱和表示相似度加权矩阵应用于调制表示矩阵。 进一步结合了另一种基于局部空间双边滤波的调制。 最后，将调制方法集成到LRSC框架中。受益于调制方法的功能，SS-.LRSC可以捕获数据的结构相关性和固有特征信息，从而为恒指。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38670391

  1. 通过混合不相似性增强的软子空间聚类

  2. 通过混合不相似性增强的软子空间聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38690149

  1. 图像分割的改进稀疏子空间聚类方法

  2. 提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称 为超像素，并提取超像素的颜色直方图作为其特征；然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似 度矩阵，最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明，本文提出的改进稀疏 子空间聚类方法具有良好的聚类性能，对噪声具有一定的鲁棒性；用于自然图像能够得到更好的分割效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：917504
    • 提供者：weixin_38699593
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