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搜索资源列表

  1. 几种文本特征降维方法的比较分析

  2. 文本挖掘中采用向量空间模型(VSM) 来表达文本特征, 表现出巨大的维数, 从而导致处理过程计算复杂, 为此, 需要先对文本特征矩阵进行合理的降维处理。隐含语义分析(LSA) 、概念索引(CI) 、非负矩阵分解(NMF) 和随机映射(RP)是几种有效的降维方法, 在分析降维空间的含义和计算复杂度后, 通过文本聚类实验比较和分析了这几种降维方法的差异, 实验表明, 这些方法不仅可以对文本特征空间作有效的降维处理, 还能在不同程度上凸现文本和词条之间的语义关系, 从而提高文本挖掘的效率和准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-03
    • 文件大小：39936
    • 提供者：asllj

  1. 用于特征降维，特征融合，相关分析

  2. 用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析，一个线性判决分析用于特征选择的matlab代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-27
    • 文件大小：1024
    • 提供者：xlqnh

  1. PCA降维处理C++代码

  2. 此程序是一个简单的PCA降维处理，程序中以SampleData.txt中的三维数据点作为输入，程序的输出存放在Results目录， 其中包括： 1. PCAResult.txt 存放经主元分析后在主元轴坐标系下的数据坐标。 2. DisplaySamples.ms 为3ds Max脚本文件，用3ds Max打开后可看到SampleData.txt表示的数据点。 3. DisplayResult.ms 为3ds Max脚本文件，用3ds Max打开后可看到将原3维数据在主元轴坐标系下降到2维后的

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-10-20
    • 文件大小：138240
    • 提供者：zaojia1

  1. 经典的降维算法

  2. 线性判别分析，一种特征降维的算法，一种线性分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-06
    • 文件大小：3072
    • 提供者：sjcltt

  1. 基于流形学习的数据降维

  2. 本文首先对目前典型的流形学习方法与核函数理论进行较为全面的分析， 并对 LE(LaplaceEigenmaPs)算法进行核化。此外，提出了一种PCA(PrinciPal ComponentAnalysiS)和 LLE(LoealLinearlyEmbedding)混合数据降维方法，并 在经典数据集和具有挑战性的数据集上取得了较好的降维效果。为了进一步说 明此算法的有效性，本文将此算法应用于手写字分类和人脸分类算法的预处理 过程中，得到了预期的效果。为了说明此算法的有效性，本文又进一步从理论 上

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yuanzhenghaino1

  1. UMPCA多线性降维分析方法

  2. 高维多线性降维分析方法，用于高维特征矩阵以及图像的降维分析

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_42717693

  1. PCA降维+分类器 python语言写的

  2. PCA降维+分类器 python语言写的 主成分分析 代码可以跑 python3.6版

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-10-24
    • 文件大小：435200
    • 提供者：angel20041401

  1. 降维算法LDA用于分类

  2. 本资源是机器学习常见方法LDA（线性判别分析）的源码，其主要功能类似于PCA，都属于降维算法。本次实现是依托于项目工程，裁剪掉了图像预处理特征提取部分，是降维算法在分类问题上的一次实现，为Matlab代码实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_35372102

  1. 高维重力理论降维的宇宙学模型

  2. 我们研究了由高维dRGT重力的降维产生的宇宙学模型。 通过使用Kaluza-Klein降维，我们获得了具有标量场的有效四维大质量重力理论。 发现所产生的理论对应于质量变化的质量引力和准扩散质量的组合描述。 通过分析宇宙学解，我们发现由于引力子质量，有可能获得宇宙的后期膨胀。 通过使用动力学系统方法，我们发现了模型参数的区域，对于这些区域，宇宙的后期扩展是一个稳定的固定点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38719475

  1. 在三环近似中，针对具有N f种风味的N = 1 SQED的NSVZ方案，通过降维将其归一化

  2. 在三环级别，我们分析了如何通过降维将N = 1 SQED的NSVZ关系显示出来。 这是通过类似于一种方法的方法完成的，该方法先前用于由高阶导数进行正则化的理论。 在维技术中，回路积分不能写为双全导数的积分。 但是，类似的结构也可以按照所考虑的近似值编写，并以此为起点。 然后我们证明，与高导数正则化不同，NSVZ关系对于根据裸耦合常数定义的重归一化群函数无效。 但是，对于根据重归一化的耦合常数定义的重归一化组函数，可以给边界以三环顺序给出NSVZ方案的重归一化常数。 它们类似于定义通过较高导数正则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：317440
    • 提供者：weixin_38703626

  1. 三环MSSM希格斯玻色子质量预测和降维正则化

  2. 对三个环对MSSM希格斯玻色子质量的贡献的评估被认为是由强规范耦合和顶部或底部Yukawa耦合增强的阶数，即O（αt，bαs2，αt，b2αs，αt，b3阶数） 。 我们证明了通过降维进行正则化可以将超对称性保留在所需的水平上。 因此，通过乘法重归一化生成反条件是正确的。 从技术上讲，我们将先前的两循环分析扩展到三循环水平。 该扩展不仅涵盖真正的三环希格斯势对立项，而且还包括亚重归一化所需的很大一部分两环对立项。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：419840
    • 提供者：weixin_38629391

  1. 基于多因子降维法研究XRCC1基因和环境因素与食管癌发病风险的交互作用研究

  2. 基于多因子降维法研究XRCC1基因和环境因素与食管癌发病风险的交互作用研究，甄茜，代丽萍，目的 运用多因子将维法（MDR）分析XRCC1基因多态性和环境因素与食管癌易感性的交互作用。 方法 采用病例对照研究，在河南地区汉族人�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-05
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_38735544

  1. 基于因子分析的煤质指标降维及其可视化应用

  2. 以大同煤矿集团某矿煤质化验数据为基础,运用因子分析方法进行变量降维处理,在原有的8项煤质分析指标中提取出热值因子、进化因子和破坏因子3个因子并得出各因子的得分及权重,基于此进一步进行煤质样本聚类分析,并对样本聚类情况在三维空间进行可视化展示,对煤质的综合评价和可视化分析有指导意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38614112

  1. 大规模水电系统优化调度降维方法研究_理论分析_冯仲恺.pdf

  2. 中国水电系统规模持续扩张，使得已有方法在求解大规模水电调度问题时，存在严重维数灾及早熟收敛等 不同程度局限，亟需分析已有方法以便发现其瓶颈所在，为探寻能均衡求解效率与计算精度的实用化方法提供有 益参考。为此，首先深入研究了线性规划、二次规划和动态规划等多种方法的计算复杂度，然后定量对比分析了 各方法在不同情景下的适用性，最后提出“四维一体可拓降维”总体思想，并给出具体的降维方法与策略，建议从 空间维、时间维、状态维和组合维等4个方面开展综合研究，以切实服务于大规模水电系统优化调度的高效优质 求解

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：SparkQiang

  1. 降维方法监督分类的比较研究

  2. 对ISOMap、LDA、LLE、PCA这4种典型降维算法的主要思想和算法步骤进行了详细分析，并将它们用于有监督分类。从实验结果分析得到结论，其可为有监督分类提供有益的借鉴。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：323584
    • 提供者：weixin_38653385

  1. 适合近红外光谱数据特征的降维方法对比分析

  2. 因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题，在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法。为了解决该问题，本文对比分析了典型线性和非线性降维方法，并用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率角度分别进行了实验验证。结果表明，线性降维算法，特别是PCA、LDA算法，比较适合应用于烟叶近红外光谱降维分析中，非线性降维算法因其泛化学习能力与推广能力差以及本征维数估计困难不适合应用于近红外光谱降维分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：343040
    • 提供者：weixin_38672739

  1. python数据预处理方式 :数据降维

  2. 数据为何要降维 数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。 数据降维有两种方式：特征选择，维度转换 特征选择 特征选择指根据一定的规则和经验，直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程，用选择的特征代替所有特征，不改变原有特征，也不产生新的特征值。 特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维，既能满足后续数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38616330

  1. python实现PCA降维的示例详解

  2. 概述 本文主要介绍一种降维方法，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。 1. 降维可以缓解维度灾难问题； 2. 降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化； 3. 理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。 PCA简介 在理解特征提取与处理时，涉及高维特征向量的问题往往容易陷入维度灾难。随着数据集维度的增加，算法学习需要的样本数量呈指数级增加。有些应用中，遇到这样的大数据是非常不利的，而且从大数据集中学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38752897

  1. 主成分分析算法降维.rar

  2. 主成分分析算法matlab代码，可实现数据降维

  3. 所属分类：教育

  1. 降维的通用指数框架

  2. 作为一般框架，基于成对相似性矩阵的Laplacian嵌入可从高维数据推断低维表示。 但是，它通常存在三个问题：1）算法性能对邻居的大小敏感； 2）算法遇到众所周知的小样本量（SSS）问题； 3）该算法不强调小距离对。 为了解决这些问题，在这里我们提出使用矩阵指数的指数嵌入，并提供用于降维的通用框架。 在框架中，矩阵指数可以通过特征相似矩阵上的随机游走来粗略地解释，因此更加健壮。 矩阵指数的正定性处理SSS问题。 指数嵌入的衰减函数的行为在强调小距离对时更为重要。 在此框架下，我们应用矩阵指数来扩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38693586
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