搜索资源列表
clusterinquest
- cluster in quest聚类算法是基于密度和网格的聚类算法。对于大型数据库的高维数据聚类集合。-cluster in quest clustering algorithm is based on the density of the grid and clustering algorithm. For large database of high-dimensional data clustering pool.
ann_1.1.1.tar
- 用于高维数据的检索或最临近索搜索 高维数据处理一直是计算机数据挖掘, 图像检索方向的难点, 该算法是一种近似最临近方法, 效率提高比较多的
LLE
- 此程序为非线性降维典型算法之一--LLE算法,对想进行高维数据降维研究的朋友们值得一看
LGE
- 一个用来计算高维数据线性图形嵌入的matlab函数,是几乎所有线性降维算法(如LPP, NPE, IsoProjection, LSDA.)都要用的一个文件,在这里上传给大家,一定用得着!
Matlab_PCA
- 做模式分类时(例如指纹识别,人脸识别),一个需要处理的难题是维数非常大,人脸往往是百万维的,目前计算机的能力还不足以快速地计算这么高维的数据。pca是一中降维的方法,用它可以把高维数据映射到一个维数较低的空间上考虑。
PCA
- 主成分分析方法(PCA),PCA算法的理论依据是K-L变换,通过一定的性能目标来寻找线性变换W,实现对高维数据的降维。
hdda_toolbox
- 高维数据判别分析程序!数据挖掘及图像分析利器!matlab版!
hddc_toolbox
- 高维数据分类程序!数据挖掘及图像分析利器!matlab版!
基于支持SVM Web数据挖掘
- 基于svm的WEB数据挖掘的文档,SVM的方法开辟了学习高维数据新的天地,为WEB数据开发提供了一个先进的思路。-svm Web-based data mining documents, SVM method opened up a high-dimensional data learning new vista for the development of Web data provided an advanced ideas.
R Tree 多维数据
- R树是一种用于处理多维数据的数据结构,用来访问二维或者更高维区域对象组成的空间数据.R树是一棵平衡树
matlab下带有缺测数据的平均与求和
- cmean使用起来与mean一样,可以对高维数组进行统计,其中cmean把数据中的nan完全剔除了,返回的是有值时的平均(如果都是缺测,也是返回nan)。不会向mean那样,如果有缺测,平均值也为缺测 csum与sum类似。 实际观测中常常有意外产生缺测,这两个函数希望对大家有用。
高维数据空间划分树
- 用matlab编写的k-dtree,加快搜索,在点云拼合中应用广泛。-Matlab prepared with k-dtree, to speed up the search, put together in the point cloud in a wide range of applications.
对高维数据采用PCA进行降维处理
- 对高维数据采用PCA进行降维处理,主成分个数采用累积方差贡献率的方法确定
mds.计算多维定标(MDS)的matlab源代码
- 一个计算多维定标(MDS)的matlab源代码,用于高维数据的维数约减,A calculation of multidimensional scaling (MDS) of the matlab source code for the high-dimensional data, dimensionality reduction
pca
- 非线性降维方法 可以应用于高维数据的机器学习-Nonlinear dimensionality reduction methods can be applied to high-dimensional data, machine learning
CPOTT
- 高维数据判别分析程序!数据挖掘及图像分析利器!matlab版!()
LSHash-master
- 高维数据降维,并能够快速的检索到想要的数据(Dimensionality reduction of high dimensional data)
复杂高维数据中异常点挖掘算法研究_徐晓丹
- 数据挖掘 复杂高维数据中异常点挖掘算法研究_徐晓丹(data mining Research on anomaly point mining algorithm in complex high-dimensional data _ xu xiaodan)
87361055LaplacianEigenmapSwissRoll
- 对高维数据进行降维,可以方便大家利用时间。(Dimensionality reduction for high dimensional data)
数据挖掘中聚类算法研究进展_周涛
- 聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究 现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、 样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近 20多个新算 法,如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚 类等,分别进行了详细的概括。(Clustering analysis is one of the impor