等维度独立多流形

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基于等维度独立多流形的DC-ISOMAP算法研究
流形学习是机器学习与数据挖掘领域的重要研究课题。现有算法通常假设高维数据存在于同一个流形上,而DC-ISOMAP算法则针对等维度独立多流形的情况进行研究。
SPSS多独立样本非参数检验
本讲义讲解了SPSS多独立样本非参数检验的方法。 目的:判断多个总体的分布是否存在显著差异。 基本假设:多个总体分布无显著差异。 数据要求:样本数据和分组标志。
创新的多维度多视角新闻数据聚类策略
随着信息时代的深入,处理多粒度和多视图的新闻数据变得至关重要。介绍了一种创新的方法,有效聚合和分析不同视角下的新闻信息,以提升信息处理效率和准确性。
流形学习算法综述
流形学习是一种用于从高维数据中提取低维表示的算法。它已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的重要研究方向。流形学习的主要目的是发现和表征数据中的低维流形结构。算法分析和新方法的探讨是该领域持续的研究重点。
Access 日期维度
本数据库采用 Access 格式,提供日期维度数据,包括: 年份 月份 日期 季度 星期
流形学习介绍与应用分析
昨天买了一本关于支持向量机的书,看到里面在特征提取降维里有提到流形学习,对我来说并不陌生。本科时我们院微分几何的大牛唐梓洲老师给我们讲过流形和黎曼几何,但流形学习是新奇的。了解后发现,LLE(局部线性嵌入)是流形学习的一种方法。现在非线性降维中流形学习领域异常活跃,查阅了一些资料。明尼苏达大学的数学科学院开发了一个流形学习展示的GUI,有兴趣可以参考。此外,找到了一份关于流形学习的PPT资料。详细介绍请参见:流形学习介绍,以及明尼苏达大学数学科学院的展示页面:流形学习GUI
fnn确定嵌入维度
利用fnn求解嵌入维度,非线性时间序列、混沌数据分析。
流形正则化Matlab代码基于低维流形模型的图拉普拉斯正则化
随着技术进步,我们提出了一种基于低维流形模型的图拉普拉斯正则化Matlab代码,用于3D点云降噪。由曾增、张Gene、吴敏、庞佳豪和成阳在IEEE Transactions上发表。代码包括主要功能如添加噪声的主程序main_addnoise.m、GLR去噪的主程序main_glr.m、GLR去噪函数pcdGLR.m、GLR工具集、用于计算均方误差的度量标准、参数设置函数setParameter、样本点云模型“anchor”以及真实数据和不同噪声水平下的处理结果。
多维度数据概览
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客户信息主题维度设计模型
客户基本信息模块 模块功能: 用于分析客户数量和客户属性。 事实表: 客户信息事实表 度量: 客户数量 数据粒度: 每个客户每月计算一次收益,事实表每条记录代表一个客户的属性。事实表存放一年以内的数据,超过十年的数据按月滚动,最初的数据汇总后从事实表卸出。 相关维度: 客户详细资料维度 客户性别维度 客户年龄层次维度 客户在网时间维度 客户消费层次维度 客户信用度层次维度 是否大客户维度 交费类型维度 地理维度 客户流失概率层次维度 客户挽留价值层次维度 成为大客户概率层次维度