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  • 基于<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>的文本<em>聚</em><em>類</em>算法研究.pdf64

    基于<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>的文本<em>聚</em><em>類</em>算法研究.pdf 基于的文本算法研究.pdf(64頁(yè))

    文本聚類屬于無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn),已成為文本信息進(jìn)行有效地組織、摘要和導(dǎo)航的必要環(huán)節(jié)。譜聚類是目前研究比較多、應(yīng)用十分廣泛的一種聚類算法,譜圖劃分理論是建立譜聚類算法的理論基礎(chǔ),譜算法與K均值、EM算法等傳統(tǒng)的聚類分...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 我輸給你了 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 6人氣

  • <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的改進(jìn).pdf83

    <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的改進(jìn).pdf 算法的改進(jìn).pdf(83頁(yè))

    當(dāng)前,聚類分析是國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一。作為一種較新的聚類分析方法的譜聚類方法具有傳統(tǒng)聚類方法不具有的許多優(yōu)點(diǎn),如譜聚類方法簡(jiǎn)單直觀、容易實(shí)現(xiàn)、能得到全局最優(yōu)解和能對(duì)任意形狀的數(shù)據(jù)空間進(jìn)行聚類分析等等。傳統(tǒng)譜聚類方法以關(guān)聯(lián)矩陣...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 孤身一人 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 15人氣

  • 相似矩陣與<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>.pdf57

    相似矩陣與<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>.pdf 相似矩陣與.pdf(57頁(yè))

    譜聚類算法是一類新興的聚類算法,也是近些年的研究熱點(diǎn)。它是一種基于相似矩陣的聚類算法,使用譜圖理論對(duì)相似矩陣進(jìn)行劃分。由于譜聚類算法直接在相似矩陣上進(jìn)行分割,不同形式的相似矩陣對(duì)算法的影響很大,因此研究關(guān)于相似矩陣對(duì)譜聚類算法的影響,以及如何構(gòu)造...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 并未知道 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-10 / 9人氣

  • <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究及其在文本<em>聚</em><em>類</em>中的應(yīng)用.pdf75

    <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究及其在文本<em>聚</em><em>類</em>中的應(yīng)用.pdf 算法研究及其在文本中的應(yīng)用.pdf(75頁(yè))

    譜聚類作為一類新興的、高性能的聚類方法,目前已成為國(guó)際上機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)的聚類算法相比,它能在任意形狀的樣本空間上聚類,且收斂于全局最優(yōu)解。本文在深入研究譜聚類算法的基礎(chǔ)上,對(duì)算法提出改進(jìn)方案,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于新算法的中文文本聚類系統(tǒng)...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 竹枝詞西江月 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 2人氣

  • 半監(jiān)督<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的研究66

    半監(jiān)督<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的研究 半監(jiān)督算法的研究(66頁(yè))

    唞U工文大冷碩士學(xué)位論文論文題目半監(jiān)督譜聚類算法的研究作者姓名________周海松__________指導(dǎo)教師______黃德才教授________學(xué)科專業(yè)計(jì)算機(jī)技術(shù)________培養(yǎng)類別全日制學(xué)術(shù)型碩士所在學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院提交日期2016年4月21日萬方數(shù)據(jù)DISSERTATIONSUBMITTEDTO...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: admin / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-11 / 17人氣

  • <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法及其應(yīng)用研究.pdf57

    <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法及其應(yīng)用研究.pdf 算法及其應(yīng)用研究.pdf(57頁(yè))

    聚類分析是一種研究樣本分類的統(tǒng)計(jì)方法也是一種數(shù)據(jù)挖掘的方法可以有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的探測(cè)在國(guó)際上已成近年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。譜聚類算法作為聚類算法的一個(gè)分支是一個(gè)重要的研究方向以圖論作為理論基礎(chǔ)基本思想是將聚類問題轉(zhuǎn)化為圖論中的對(duì)無向加權(quán)圖的最...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 帝女銜石蜀王叫月 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-05 / 6人氣

  • 半監(jiān)督<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的研究.pdf66

    半監(jiān)督<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的研究.pdf 半監(jiān)督算法的研究.pdf(66頁(yè))

    譜聚類算法建立在譜圖理論基礎(chǔ)上,是近年流行的高性能聚類算法。與傳統(tǒng)的聚類算法相比,它能夠在空間對(duì)任意形狀數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類并收斂于全局最優(yōu)解。傳統(tǒng)的譜聚類通常認(rèn)為是無監(jiān)督的,但是對(duì)于實(shí)際數(shù)據(jù),我們很容易獲取其中一些數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識(shí)并利用它們?cè)黾泳垲惥取?..

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 杳杳伊人 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-05 / 4人氣

  • 模糊<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>分割策略在文本<em>聚</em><em>類</em>中的應(yīng)用研究.pdf66

    模糊<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>分割策略在文本<em>聚</em><em>類</em>中的應(yīng)用研究.pdf 模糊分割策略在文本中的應(yīng)用研究.pdf(66頁(yè))

    文本聚類作為一種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,近年來已成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn),傳統(tǒng)的聚類算法只能將一個(gè)樣本點(diǎn)劃分到一個(gè)聚類中,但現(xiàn)實(shí)生活中,很多事物的歸屬并沒有特別明確,模糊聚類FUZZYCLUSTERINGFC算法的出現(xiàn)為解決這些問題提供了新的思路,實(shí)現(xiàn)了對(duì)樣...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 忘川惡鬼 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-08 / 3人氣

  • <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的研究與應(yīng)用.pdf46

    <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的研究與應(yīng)用.pdf 算法的研究與應(yīng)用.pdf(46頁(yè))

    大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨,當(dāng)今社會(huì)得數(shù)據(jù)者得天下。如何高效、準(zhǔn)確地分析和處理海量的數(shù)據(jù)成為了時(shí)下的熱門話題。聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一顆冉冉升起的明星,在近些年吸引了大量的關(guān)注并取得了快速的發(fā)展。譜聚類算法是在傳統(tǒng)聚類算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合了圖的譜理論,...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 無神論者 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-05 / 12人氣

  • 基于<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>的股市結(jié)構(gòu)研究.pdf50

    基于<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>的股市結(jié)構(gòu)研究.pdf 基于的股市結(jié)構(gòu)研究.pdf(50頁(yè))

    分分分分類類類類號(hào)號(hào)號(hào)號(hào)學(xué)學(xué)學(xué)學(xué)號(hào)號(hào)號(hào)號(hào)M20M20M20M201070074107007410700741070074學(xué)學(xué)學(xué)學(xué)校校校校碼碼碼碼10487104871048710487密密密密級(jí)級(jí)級(jí)級(jí)碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文基于譜聚類的股市結(jié)構(gòu)研究基于譜聚類的股市結(jié)構(gòu)研究基于譜聚類...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 空曠 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-05 / 5人氣

  • 基于計(jì)算智能的<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>方法研究.pdf144

    基于計(jì)算智能的<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>方法研究.pdf 基于計(jì)算智能的方法研究.pdf(144頁(yè))

    隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展各行各業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)如何幫助用戶從這些數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的、隱含的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)已經(jīng)成為信息技術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。作為一類新型的聚類分析方法譜聚類算法建立在譜圖理論基礎(chǔ)上與傳統(tǒng)的聚類算法相比它具有能在任意形狀的...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 心尖 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-10 / 4人氣

  • 基于模糊<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>的圖像分割研究.pdf88

    基于模糊<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>的圖像分割研究.pdf 基于模糊的圖像分割研究.pdf(88頁(yè))

    圖像分割技術(shù)能保證數(shù)字圖像后期處理有效進(jìn)行,在圖像處理、分析和理解占有十分重要的地位。而目前用于圖像分割的算法中比較先進(jìn)的是譜聚類算法,與常見的聚類算法相比,它具有能夠在任意形狀的樣本空間聚類,并收斂于全局最優(yōu)解的優(yōu)點(diǎn)。而本文就是在對(duì)上述兩種算法...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 堅(jiān)信 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 9人氣

  • <em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究和應(yīng)用.pdf74
  • 基于Hadoop平臺(tái)的<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究.pdf60

    基于Hadoop平臺(tái)的<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究.pdf 基于Hadoop平臺(tái)的算法研究.pdf(60頁(yè))

    聚類算法是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中重要技術(shù)之一數(shù)據(jù)挖掘研究的主要內(nèi)容是從眾多數(shù)據(jù)中挖掘出一些有用的和有價(jià)值的信息其技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到工業(yè)、商業(yè)等眾多領(lǐng)域。然而隨著眾多領(lǐng)域的飛速發(fā)展其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也在不斷的擴(kuò)大傳統(tǒng)的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理在時(shí)間上和硬件上已經(jīng)不能滿足日...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 歸來鶴 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 6人氣

  • 快速<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的研究與應(yīng)用.pdf69

    快速<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法的研究與應(yīng)用.pdf 快速算法的研究與應(yīng)用.pdf(69頁(yè))

    聚類分析作為一種高效的數(shù)據(jù)分析工具,目前已被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)壓縮、計(jì)算機(jī)視覺、圖像分割、文本聚類、語(yǔ)音識(shí)別、生物特征識(shí)別和數(shù)據(jù)異常檢測(cè)等領(lǐng)域。在傳統(tǒng)的聚類算法中,具有較低計(jì)算復(fù)雜度的KMEANS算法和EM算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)樣本的聚類問題上得到了廣泛應(yīng)用。然而...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 不悔 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 13人氣

  • 基于<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>方法的SAR圖像分割.pdf55

    基于<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>方法的SAR圖像分割.pdf 基于方法的SAR圖像分割.pdf(55頁(yè))

    合成孔徑雷達(dá)SYNTHETICAPERTURERADAR,SAR是微波成像系統(tǒng),不受天氣、地理和時(shí)間等因素的限制,可對(duì)地球表面進(jìn)行高分辨率成像,并且能透過植被發(fā)現(xiàn)隱蔽的地下目標(biāo),提供豐富的陸地及海洋地理信息和軍事情報(bào),因此已被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域,其中SAR圖像的分割是S...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 此恨關(guān)風(fēng)月 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 18人氣

  • 數(shù)據(jù)挖掘中的<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究.pdf64

    數(shù)據(jù)挖掘中的<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究.pdf 數(shù)據(jù)挖掘中的算法研究.pdf(64頁(yè))

    聚類分析是目前國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)相當(dāng)活躍的研究熱點(diǎn)是人們認(rèn)識(shí)和探索事物之間內(nèi)在聯(lián)系的有效手段。譜聚類算法作為一種新型的聚類分析的算法與傳統(tǒng)聚類方法相比譜聚類具有明顯的優(yōu)勢(shì)該方法不僅思想簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)不易陷入局部最優(yōu)解而且具有識(shí)別非凸...

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  • 結(jié)合LSA的文本<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究.pdf56

    結(jié)合LSA的文本<em>譜</em><em>聚</em><em>類</em>算法研究.pdf 結(jié)合LSA的文本算法研究.pdf(56頁(yè))

    傳統(tǒng)的聚類分析算法最常見的比如KMEANS算法和EM算法,這些算法都是建立在凸球形的樣本空間上,當(dāng)樣本空間不為凸時(shí),算法會(huì)陷入局部最優(yōu)。譜聚類算法能在任意形狀的樣本空間上聚類且收斂于全局最優(yōu)解的優(yōu)點(diǎn)。它可以將一個(gè)復(fù)雜的聚類問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)代數(shù)求解問題,大大...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 負(fù)隅 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-10 / 23人氣

  • <em>譜</em>學(xué)習(xí)與<em>聚</em><em>類</em>的研究與應(yīng)用.pdf105

    <em>譜</em>學(xué)習(xí)與<em>聚</em><em>類</em>的研究與應(yīng)用.pdf 學(xué)習(xí)與的研究與應(yīng)用.pdf(105頁(yè))

    本文主要研究譜學(xué)習(xí)與聚類方法并將其應(yīng)用到光譜圖像分割、矢量場(chǎng)可視化、數(shù)據(jù)分類和運(yùn)動(dòng)分析與合成中,內(nèi)容包括從無監(jiān)督譜學(xué)習(xí)到有監(jiān)督譜學(xué)習(xí)的發(fā)展、基于時(shí)間變量的譜學(xué)習(xí)以及矢量場(chǎng)分割。最近幾年,譜學(xué)習(xí)與聚類成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最活躍的一個(gè)研究方向,在一些重要...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 言敘 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-10 / 8人氣

  • 腫瘤基因表達(dá)<em>譜</em>數(shù)據(jù)<em>聚</em><em>類</em>的<em>譜</em>方法研究.pdf53
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