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通过定义了一种基于数据最优分区间相似度算法,利用学习样本得单位相似度向量,并得各维数据的最优分区间,利用最优分区间得预测样本与学习样本的单位相似度向量,从而得预测样本的预测值.通过实例表明,算法所预测的结果相对误差可达百分位,并且本算法能应用到其它数据处理中,具有较广泛的通用性.
基于数据最优分区间相似度算法及应用
【摘 要】
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通过定义了一种基于数据最优分区间相似度算法,利用学习样本得单位相似度向量,并得各维数据的最优分区间,利用最优分区间得预测样本与学习样本的单位相似度向量,从而得预测样
【机 构】
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景德镇陶瓷学院,信息工程学院,江西,景德镇,333403
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2009年20期
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