高维稀疏数据相关论文
传统的数据聚类统计方法仅适用于低维数据聚类问题,为此,设计了基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的......
当今社会人工智能技术飞速发展,数据挖掘作为最重要的领域之一,受到人们的极大关注,并且已应用于模式识别、生物科学、自然语言处......
单细胞转录组测序(scRNA-seq)是近年来一项突破性的技术,其在单细胞分辨率下测定RNA水平并推断基因表达谱,为全面揭示细胞之间基因......
近年来,高维统计数据分析成为统计学研究的热点,几乎所有的大牛统计学家都在研究.高维稀疏数据问题就是其中一类特殊问题.当变量或......
稀疏数据指的是在数据框中大部分数值为零或者缺失的数据.本文将对基于信息熵的相关性度量和稀疏相似路径这两种高维稀疏数据的相......
针对高维稀疏教据对象-属性子空间的优化问题,本文从稀疏性的角度提出了RUSAUBSC算法,通过剔除非关联子空间实现子空间的优化,并通......
针对高维稀疏数据预处理过程,提出了运用两阶段协同聚类算法(MTSCCA)来获得质量较好的高维稀疏对象-属性的子空间,并通过实证研究......
针对CABOSFV聚类算法对数据输入顺序的敏感性问题，提出融合排序思想的高属性维稀疏数据聚类算法，通过计算首次聚类中两两高属性维稀......
针对高维稀疏数据对象-属性子空间的优化问题,本文从稀疏性的角度提出了RUSAUBSC算法,通过剔除非关联子空间实现子空间的优化,并通......
针对传统网格聚类算法仅能够去除空网格的问题,提出一种基于图像分割思想来剔除稀疏数据的多密度网格聚类算法。该算法对原始数据......
随着数据爆炸时代的来临,制造,金融,教育,健康等各种行业,数据的分布与之前大不相同。在很多场景下,数据逐渐变得稀疏而分散。面对......
影响企业绩效和科研成果的变量较多,采用定量分析方法对企业研发投入与绩效关系分析的局限性较大。探索一种对大量因素同时进行定......
