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搜索资源列表

  1. 文本聚类综述（2008）pdf

  2. 本文首先讨论了文本聚类(Textclustering，的应用，然后对文本聚类算法、聚类关健技术进行了综述。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-06
    • 文件大小：540672
    • 提供者：kaiyan0308

  1. 局部不变特征变换的算法综述

  2. 本资源为大家提供的是局部不变特征变换的算法综述，局部不变特征变换也称为局部保持映射，是一种降维算法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-13
    • 文件大小：284672
    • 提供者：subainasubaina

  1. 基于局部线性嵌入_LLE_非线性降维的多流形学习

  2. 流形学习的综述文件，介绍了非线性流形的几个最重要的算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：fxpfxp

  1. 基于核函数的人脸检测研究

  2. 人脸识别是模式识别与计算机视觉、生物识别技术的交叉学科，而人脸检 测是人脸识别系统的关键环节。根据生物识别领域内最新研究表明，非线性样 本的处理和降维是人脸识别研究现今面临的两个主要问题。 核函数作为一种有效的处理非线性空间(可分/不可分)样本和迅速降维 的理论和方法，随着支持向量机的普及，在近年来的模式识别领域得到了广泛 的关注。将“核方法”与传统的特征提取和分类方法相结合，相继产生了许多 新颖、有效的检测识别方法。本文主要研究内容是核函数的基础理论、算法性 能改进以及在人脸检测中的应用。

  3. 所属分类：其它

  1. 高维数据的低维表示综述

  2. 在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。而这些数据通常都位于维数较高的空间，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-10-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xingxia0323

  1. pca算法综述.doc

  2. 经典的人脸识别降维方法，基础的模式识别知识。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-12
    • 文件大小：96256
    • 提供者：xingxia0323

  1. 数据降维方法综述

  2. 文档从特征选择和特征变换方法两个方面，对现有数据降维方法进行了综述和比较。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013107772

  1. 一个有关降维的综述.ppt

  2. 高维数据中包含大量的冗余并掩藏了重要关系的相关性，降维的目的就是消除冗余，减少被处理数据的数量，因而广泛用于数据分类和模式识别等领域。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cyj19881008

  1. 数据降维方法综述

  2. 里面主要描述了常见的数据降维算法，包括公式和yuan'li

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-10
    • 文件大小：686080
    • 提供者：lifeilifei123

  1. 量子机器学习算法综述

  2. 机器学习在过去十几年里不断发展,并对其他领域产生了深远的影响.近几年,研究人员发现结合量子计算特性的新型机器学习算法可实现对传统算法的加速,该类成果引起了广泛的关注和研究.因此,文中对近十年的量子机器学习算法进行总结、梳理.首先,介绍了量子计算和机器学习的基本概念;其次,从四个方面分别介绍了量子机器学习,分别是量子无监督聚类算法、量子有监督分类算法、量子降维算法、量子深度学习;同时,对比分析量子机器学习算法与传统机器学习算法的区别和联系;最后,总结该领域存在的问题及挑战,并对量子机器学习未来的

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-17
    • 文件大小：379904
    • 提供者：qq_28339273

  1. 位置大数据的价值提取与协同挖掘方法

  2. 随着位置服务和车联网应用的不断普及,由地理数据、车辆轨迹和应用记录等所构成的位置大数据已成为当前用来感知人类社群活动规律、分析地理国情和构建智慧城市的重要战略性资源,是大数据科学研究极其重要的一部分.与传统小样统计不同,大规模位置数据存在明显的混杂性、复杂性和稀疏性,需要对其进行价值提取和协同挖掘,才能获得更为准确的移动行为模式和区域局部特征,从而还原和生成满足关联应用分析的整体数据模型.因此,着重从以下3个方面系统综述了针对位置大数据的分析方法,包括:(1)针对数据混杂性,如何先从局部提取出

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_28339273

  1. PCA和LDA在高光谱图像降维中的应用综述

  2. 本研究回顾了基于主成分分析PCA和判别分析LDA的降维方法及其扩展，包括经典主成分分析、概率主成分分析、核主成分分析，以及线性判别分析、局部保持降维、图形嵌入判别分析和半监督降维分析。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-09-12
    • 文件大小：1044480
    • 提供者：suiluochenghu

  1. 主成分回归分析文献综述

  2. 主成分分析由皮尔逊首先引入，后来被霍特林发展了。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分（综合变量）的统计分析方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的某种线性组合。为了实现最有效率的降维，应使这些主成分所含的信息（在线性关系的意义上）互不重叠，也就是要求它们之间互不相干。简言之，主成分分析就是一种用一组较少的不相关（综合）变量来代替大量相关变量的统计降维方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-05-07
    • 文件大小：66560
    • 提供者：zyq_66

  1. 高维数据降维算法综述_景明利.pdf

  2. 分类介绍了目前具有代表性的数据降维方法，重点阐述了一种新的数据降维方法 － 压缩感 知，在此基础上，分析了各种数据降维算法的优缺点，并对数据降维研究中存在的问题进行了剖析．

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-31
    • 文件大小：370688
    • 提供者：wmkoyo

  1. 高维数据特征降维研究综述_胡洁.pdf

  2. 特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个 核心问题 。综述国际上关于特征降维的研究成果 ,总结并提出了较完备的特征降维模型定义 ; 通过列举解决特 征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣 ,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展 趋势。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-31
    • 文件大小：253952
    • 提供者：wmkoyo

  1. 量子机器学习算法综述.pdf

  2. 机器学习在过去十几年里不断发展，并对其他领域产生了深远的影响．近几年，研究人员发现结合量子计 算特性的新型机器学习算法可实现对传统算法的加速，该类成果引起了广泛的关注和研究．因此，文中对近十年的 量子机器学习算法进行总结、梳理．首先，介绍了量子计算和机器学习的基本概念；其次，从四个方面分别介绍了量 子机器学习，分别是量子无监督聚类算法、量子有监督分类算法、量子降维算法、量子深度学习；同时，对比分析量 子机器学习算法与传统机器学习算法的区别和联系；最后，总结该领域存在的问题及挑战，并对量子机器学

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：post123

  1. 漫滩水流二维流速解析解研究综述

  2. 漫滩水流二维流速解析解研究综述，宗虎城，张金善，漫滩水流流速是一个重要的水力参数，目前其二维解析解的研究都是在不考虑滩地横比降的前提下，概化紊流雷诺运动方程，并采用Boussi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：478208
    • 提供者：weixin_38620267

  1. 基于非局部信息的医学图像降噪技术综述_段隆焱.pdf

  2. 摘 要: 有效的医学图像增强技术应将感兴趣目标或区域增强背景抑制和噪声削减综合考虑，能改善图像的 质量，在减少噪声的同时保持着原有的纹理特征，有助于后续得到正确的临床诊断结果，这对某些疾病的早期确 诊有极大帮助 归纳了基于非局部信息的医学图像增强技术常见方法，包括非局部均值滤波算法三维块匹配 算法形态成分分析算法等，通过介绍这几种方法原理，指出这些方法的使用范围及现状，并进行了性能对比分 析，最后探索性地给出了现阶段医学图像增强技术的可能发展方向之一，即基于上下文量化的图像增强技术

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：948224
    • 提供者：phytle0

  1. 低维人体运动数据驱动的角色动画生成方法综述

  2. 人体运动的合成与控制是计算机图形学研究的热点之一,但由于人体的关节变量很多且人类对自身运动非常熟悉,使得这项研究变得极具挑战性.为了解决该领域存在的问题,很多研究者尝试通过对运动数据进行降维在低维空间中对人体运动进行合成,或是利用低维信号进行运动控制,均取得了很好的效果,当然也有各自的局限性.文中以运动数据的低维表达为主线,回顾和总结了人体动画领域一些最新的研究成果,并对基于低维数据的人体动画生成技术的发展趋势进行了展望.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：710656
    • 提供者：weixin_38699613

  1.  基于图论的人脸图像数据降维方法综述

  2. 近几年基于图论的降维方法越来越得到人们的关注，本文针对人脸识别中的核心问题即对高维数据进行降维的目的，首先介绍了有关图论的基本概念，通过总结各种人脸图像降维的方法，将这些方法统一到图嵌入框架中。然后结合线性与非线性的角度分析了各种算法的优缺点，得出了非线性图嵌入算法在挖掘人脸图像中的非线性特征以及在数据降维方面均优于传统的方法。最后针对现有的构图方式所存在的问题对今后的研究与发展方向进行了讨论。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38626984
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