投影聚类相关论文
针对高维数据出现的“维灾”、稀疏性问题及各属性维自身具有的特点,采用高斯混合模型定义的相关子空间,给出一种投影聚类分析算法......
聚类分析作为数据挖掘的一种方法，占有重要的地位。所谓聚类是一个将数据集划分为若干类(cluster)的过程，是否相似的度量是基于......
数据挖掘是帮助人们在海量数据中发现信息和知识的工具。近年来数据挖掘技术成了商业智能的核心技术，被广泛应用到了诸多领域，引起了......
投影聚类作为一种重要的高维聚类分析技术,不同于子空间聚类,投影聚类要求得到一组互斥的对象划分,不允许不同聚类共享相同的对象......
随着信息技术飞速发展,在信息处理过程中,人们发现信息的数据量越来越大庞大。如何从大量的信息数据中获取人们所需要的知识?如:数......
随着人类基因组计划的顺利完成,不断积累的巨量生物学数据和快速发展的信息学技术,给后基因组时代的生物信息学研究带来了新的挑战......
随着互联网技术、社交机器人、协作远程呈现等新兴技术的快速发展,获取得到的数据规模越来越大,数据包含的信息也越来越丰富且以高......
高通量微阵列技术与手工表型标定方式间的矛盾导致了基因表达数据的获取与表型确定间的不平衡.然而,已有的表型区分方法大多是有监......
研究表明，高维数据的聚类都隐含在低维的子空间内，而这些子空间就是把原始数据投影到某些维度上的交集，于是相应的聚类算法就变成如何......
针对现有基因投影聚类算法的不足，提出一种有效的基因投影聚类算法。该算法基于样本构建穷举树，根据基因间的相互作用关系，采用深度优......
高维数据的聚类都隐含在低维的子空间内。为找出有效的子空间,Agrawal等人提出了投影聚类概念,通过映射变换转换到子空间里,然后借......
针对现有基因表达数据投影聚类算法假定基因相互独立,根据每个基因的独立区分度选择相关投影空间的不足,提出了根据基因间相互关系......
近年来,随着突发事件的频发,生产系统中的脆弱性越来越得到人们的广泛关注。而造成生产系统脆弱性的因素中,机具的可靠性已经提升......
