概念格算法

基于扩展粗糙集的近似概念格规则挖掘

粗糙集与概念格作为知识发现和数据挖掘的有效工具，已在诸多领域展现出应用价值。本研究在对二者理论基础进行深入研究的基础上，提出了一种利用扩展粗糙集模型改进概念格近似性的方法。 该方法通过引入 β-多数蕴涵关系，实现了概念格外延的近似合并，并构建了近似概念格 (ACL)。在此基础上，进一步提出了概念格粗糙近似和规则挖掘算法 (LCRA)。UCI 机器学习数据库测试结果验证了该算法的可行性和有效性。

数据挖掘 4 2024-05-23

MIMO检测的格点约简算法——Matlab开发

Matlab开发——MIMO检测中使用的格点约简算法模拟器。该算法优化多输入多输出系统的检测性能。

Matlab 0 2024-08-12

图像数据挖掘中基于概念格的高维特征降维研究

在图像数据挖掘中，高维图像特征数据通常会增加数据处理的复杂性。为了解决这一问题，提出了一种基于概念格的图像特征降维算法。该算法通过将图像的HSV颜色特征转换为图像形式背景，并对背景的概念格进行属性约简，以有效降低数据维度。实验结果表明，这种降维方法不仅有效，而且比传统的主成分分析方法具有显著优势。

数据挖掘 0 2024-08-13

格基规约算法在MIMO检测中的应用

详细讲解了格基规约算法，并阐述了其在MIMO检测中的应用。首先介绍了格基规约算法的基本步骤，然后结合其他MIMO检测算法的方法，进一步分析其在实际系统中的优势与挑战。通过算法的深度解析，展示了如何通过格基规约提高检测效率与准确性，尤其在复杂信道环境下的表现。

Matlab 0 2024-11-06

概念层次树数据挖掘算法

通过分析概念层次树中的数据，发现隐藏的模式和知识。

数据挖掘 4 2024-04-30

数据挖掘：概念、模型、方法、算法

概念：探索和分析数据，发现隐藏模式和关系。 模型：描述和预测数据行为的数学或统计框架。 方法：获取和准备数据的过程，以及应用挖掘算法。 算法：用于发现数据中模式和关系的数学过程。

数据挖掘 4 2024-05-13

数据挖掘：概念、模型与算法

作为清华大学出版社出版的经典教材，本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念、常用模型以及经典算法，适合不同阶段的数据挖掘学习者阅读。

算法与数据结构 3 2024-06-21

MATLAB实现龙贝格算法的数值积分源码分享

在数值计算中，龙贝格算法是一种常用的积分方法。为大家提供了MATLAB代码，用于实现龙贝格算法的数值积分。这段代码十分实用，尤其适合在数值分析和工程计算中的应用。赶紧下载体验吧！

Matlab 0 2024-11-05

数据挖掘：概念、模型、方法和算法

这本关于数据挖掘的书籍深入探讨了该领域的核心理论和实践。全书共分为 13 章和 2 个附录，涵盖了数据挖掘的基本概念、完整流程、常用工具以及典型应用领域。本书内容严谨权威，结构合理，表述清晰流畅，非常适合作为高等院校数据挖掘课程的教材，也适合相关领域研究人员参考。

数据挖掘 2 2024-05-24

数据挖掘概念、模型、方法与算法

数据的真正意义在于其被挖掘后的表达。技术迭代推动了数据挖掘在编程领域的重要性。

数据挖掘 0 2024-08-05