高维数据降维方法研究下载

PIPI_333 2018-06-17 08:48:32
本文介绍了MDS、Isomap等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进行了探讨。
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聚类分析中的高维数据降维方法研究
高维数据能充分表达复杂事物的信息,但高维数据自身表达和处理复杂,妨碍了它的实际应用。阐述了用降维算法和构建索引结构来解决高维数据降维问题。以数据对象变异最大方向的投影作为特定数据对象集的主成份,将聚类分析引入高校数据资源的预处理环节,实现了数据对象集合的聚类归约。给出应用实例,为深入探索相关模式提供有效的分析方法。
高维数据降维技术及研究进展
降维技术旨在将高维数据映射到更低维的数据空间上以寻求数据紧凑表示,该技术有利于对数据做进一步处理。随着多媒体技术和计算机技术的高速发展,数据维度呈爆炸性增长,使得机器学习、图像处理等研究领域的数据分析变得为越来越困难。为消除上述问题造成的维度灾难,研究学者提出了一系列的解决方法。文中为探索这些降维技术的实用性,介绍了传统的降维技术以及近年推出的降维技术,分析了典型降维技术的性能,指出降维技术仍存在的问题并分析了未来值得关注的研究方向。
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