随着信息、多媒体及数字化技术的迅猛发展,高维数据时代随之到来,并已成为描述客观世界的一个有力工具,如基因的表达、视频追踪、......

随着科学的进步,信息技术得到了快速发展及广泛应用,高维数据应运而生,如医学图像处理、计算生物学、全球气候模型等,高维数据难以......

近年来随着互联网技术的爆发性发展,图像、文本以及医疗等数据规模开始呈指数性增长。数据量加大的同时数据的特征也开始越来越多,......

针对基于功能核磁共振重构的脑网络状态观测矩阵维数过高和无特征的特点,对其降维方法展开研究,给出了基于t-SNE的脑网络状态观测......

基于可视化层次降维的基础上提出一种虚拟环境层次结构降维方法.该方法对建筑物密集地区飞行路线进行了仿真实验.实验结果表明,在......

随着信息科技的飞速发展,全球信息爆炸,人类社会已经全面进入大数据时代。智能电网大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,......

高维数据的“维数灾难”问题制约了机器学习、模式识别等诸多研究领域的发展研究。因此高维数据的降维方法,即将高维的特征数据化......

为了保证高维数据中的时间属性在降维过程中得以保持,提出了一种时间约束非负矩阵分解算法(Time constraint Non-negative Matrix ......

大数据与数学地球科学的核心应用技术包括高维数据降维、图像数据处理、无限数据流挖掘、机器学习、关联规则算法与推荐系统算法等......

当今人类社会已经进入了大数据时代,数据大多呈现出维数高、规模大、结构复杂等特性。在大数据的研究当中,许多数据如媒体数据、遥......

计算机技术迅猛发展使我们获取数据日益容易、关注的数据对象也日益复杂。学术和实业界对数据处理和分析技术的需求也更加迫切,尤......

高维数据降维方法已经被广泛应用在信息检索、模式识别、数据挖掘和人工智能等领域。针对目前流形学习方法的嵌入效果非常敏感于局......

针对基于功能核磁共振（f MRI）重构的脑网络状态观测矩阵维数过高且无特征表现的问题,提出一种基于谱特征嵌入（Spectral Embedding）的降......

一、前言现实世界中存在着大量的复杂事物及现象，人们希望揭示隐藏在这些纷繁芜杂的表象下的事物和现象的客观规律。随着信息技术的......