IB理论相关论文
IB方法是基于信息论的数据分析方法，该方法通过信息压缩与信息保存之间的平衡处理，有效地解决了复杂优化问题中算法精度和效率之间的......
随着网络信息的飞速增长，对于文本聚类技术的研究显得更为重要。由于文本数据高维性和稀疏性，传统的文本聚类算法并不能让人满意。IB......
IB理论通过将数据对象压缩到一个事先定义好的“瓶颈”变量的过程中极大地保持其与另一数据对象的关联性，解决了传统的模式分析方法......
IB理论起源于著名的香农率失真理论,它通过定义变量X的相关变量Y,推导出一个合理的失真度量函数,从而有效地解决了率失真理论存在......
针对sIB算法的压缩变量参数的确定问题,采用最小描述长度原理,构建一种自动确定参数的AsIB算法.算法使用一种有效的编码方案对数据......
针对sIB算法互信息与精确度的相关性不稳定问题,提出一种优化算法CF-sIB。CF-sIB算法用IB失真度量方法来度量文本的特征项和类别的......
本文提出一种遗传顺序IB算法,该算法以基本顺序IB算法的多次运行结果作为初始种群,并基于集成操作算子将初始种群组合为一个解;然......
本文针对sIB算法仅适用于共现数据的问题,提出了一种能够自动进行范畴类型数据分析的sIB算法：CD-sIB.该算法根据范畴类型数据的离散......
