符号数据相关论文
在现实世界的应用中,通常包含大量复杂类型的数据,其中符号数据（Symbolic Data）是很典型的一种数据类型。在过去的三十多年间,数据挖......
近年来符号型数据的无监督学习在模式识别、机器学习、数据挖掘和知识发现等诸多领域,起着愈来愈重要的作用。为了有效地挖掘符号......
学位
聚类分析作为数据挖掘的一个重要方法,被广泛应用在模式识别、Web搜索、图像处理等领域。迄今为止,大多数聚类算法针对数值型数据,......
随着大数据时代的来临,人们日常的生产生活中每天都在产生着海量规模的数据集,如何高效地从这些数据中获取知识是目前众多专家学者......
由于在实际应用中有大量的符号数据生成,符号数据聚类成为了聚类分析的一个重要研究领域。目前,已有许多符号数据聚类算法被提出,......
近年来符号数据的无监督学习在模式识别、机器学习、数据挖掘和知识发现等诸多领域扮演着越来越重要的角色。然而现有的针对符号数......
尽管综合了K-means和K-modes的K-prototypes算法已能有效地处理符号数据,但用聚类中的符号模(modes)来表示聚类中的数据均值将引起......
常用的地理信息系统符号库多是在单机系统内用文件方式进行设计和实现的,无法满足分布式多用户的实时需求,对比分析了这些系统符号......
介绍了符号数据分析方法的基本理论．针对一种最常用的符号数据——区间型符号数据，基于误差传递的理论，提出了区间回归分析的方法．方法......
准确识别电能质量敏感用户,明确服务对象,是电能质量增值服务顺利推进的重要保障。基于双因素理论,提出一种敏感用户电能质量需求......
针对模糊数据，Hathaway提出了模糊C均值算法（FCM）；针对符号数据，El-Sonbaty和Ismail提出了符号数据模糊C均值算法（FSCM）；Miin—Shen Yang等......
针对现有推荐算法在处理海量数据时效率和精确度低下的问题,提出一种将基于内容的推荐算法与基于项目的协同过滤算法相结合的新的......
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Vague值数据是重要的符号数据,也是处理一类模糊问题的手段.基于误差传递的理论,提出了Vague值数据的回归分析方法.在分析原有Vagu......
随着计算机技术与各行各业的融合,人们的生产生活中不断产生大量的数据,而且数据的规模也成爆炸式增长。传统的统计方法虽在理论上......
文章采用符号数据方法,从机构集聚和资产集聚角度系统研究我国金融服务业的集聚演化路径。研究结果表明:自1978年以来,我国金融服......
现有的区间型符号数据的研究大多假定个体在区间内服从均匀分布,实际上往往并非如此.针对该问题,研究了一般分布条件下区间型符号......
期刊
针对目前符号数据的分类性能较低,通过挖掘属性值与标签之间可能存在的空间结构关系,提出了一种基于空间相关性分析的符号数据分类......
