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高维数据稀疏表示与挖掘
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第一部分高维数据特征分析2
第二部分稀疏表示理论基础5
第三部分常用稀疏编码方法7
第四部分高维数据降维处理11
第部分稀疏表示在挖掘中的优势14
第六部分稀疏模型构建与优化17
第七部分实例应用与效果评估20
第八部分高维数据稀疏表示未来研究方向23
第一部分高维数据特征分析
关键词
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基于表示学习的高维光谱离群数据挖掘.docx
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基于表示学习的高维光谱离群数据挖掘
一、引言
(1)随着科学技术的飞速发展，光谱分析技术在各个领域得到了广泛应用，如生物医学、环境监测、化学分析等。这些应用领域往往涉及高维光谱数据的处理与分析。然而，高维光谱数据具有数据量大、维度高、结构复杂等特点，给离群数据挖掘带来了巨大的挑战。离群数据挖掘旨在从大量数据中识别出异常或非典型数据，这对于提高数据质量、优化模型性能以及发现潜在规律具有重要意义。
(2)在高维光谱数据中，离群数据的比例可能较高，且离群数据可能包含有价值的信息，如疾病诊断中的异常症状、环境监测中的污染源等。因此，离群数据挖掘已成为数据挖掘领域的研究热点。近年来，表示
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高维数据下的稀疏主成分分析算法改进.docx
高维数据下的稀疏主成分分析算法改进
一、高维数据的挑战与稀疏主成分分析的需求
（一）高维数据中的维度灾难问题
随着基因测序、金融高频交易等领域的快速发展，数据维度常达到数千甚至数万级别。根据Hastie等（2015）的研究，当特征维度(p)远大于样本量(n)时，传统主成分分析（PCA）的方差解释率显著下降。例如，在基因表达数据中，样本量通常不足100，而基因探针数量超过50,000，导致主成分方向出现严重偏差。
（二）噪声干扰与特征冗余的影响
高维数据中无关噪声和冗余特征占比超过70%（JohnstoneLu,2009），使得传统PCA提取的主成分难以反映真实数据结构。以医学影像分析为例，MR
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变长表示的高维数据特征选择方法、系统、介质及应用.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112801180 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110109446.8
(22)申请日 2021.01.27
(71)申请人 重庆大学
地址 40
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基于自编码器和数据增强的高维稀疏数据异常检测模型.pdf
基于自编码器和数据增强的高维稀疏数据异常检测模型
摘要
随着信息化的快速发展，海量数据出现，如何从生产过程中提取重要信息成为数
据挖掘的首要任务。在机器学习领域，神经网络和深度学习技术在高维稀疏数据的异
常检测方面取得了重大进展。本文结合深度学习和传统机器学习优势，研究面向高维
稀疏数据的异常检测方法，解决高维稀疏数据异常检测中存在数据不平衡、参数调优
复杂性和准确率较低等问题，避免维度灾难对传统机器学习的异常检测影响。
本文将深度学习与传统机器学习相结合，提出了基于改进K-means聚类算法的异
常检测方法，以及基于自编码器和数据增强的异常检测模型。本文的主要研究内容如
下：
（1）本文根据
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基于多层级自动编码器的高维稀疏数据推荐算法研究.docx
基于多层级自动编码器的高维稀疏数据推荐算法研究
一、引言
随着互联网技术的飞速发展，高维稀疏数据在各个领域的应用越来越广泛。如何有效地处理和利用这些数据，已经成为了一个重要的研究课题。推荐系统作为处理和利用这些数据的典型应用之一，其算法的优化和改进对于提高用户体验和商业价值具有重要意义。本文提出了一种基于多层级自动编码器的高维稀疏数据推荐算法，旨在解决高维稀疏数据的问题，提高推荐系统的准确性和效率。
二、相关文献综述
在推荐系统的研究中，数据稀疏性和冷启动问题是普遍存在的挑战。为了解决这些问题，研究者们提出了多种方法，包括协同过滤、内容推荐、深度学习等。其中，深度学习在处理高维稀疏数据方面具有
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基于多层级自动编码器的高维稀疏数据推荐算法研究.docx
基于多层级自动编码器的高维稀疏数据推荐算法研究
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，高维稀疏数据在各行各业的应用日益广泛，如社交网络、电子商务、科研数据等。这些数据的处理和利用对于提升用户体验、优化资源配置以及推动科学研究具有重要意义。然而，高维稀疏数据的处理一直是一个具有挑战性的问题。传统的推荐算法往往难以有效处理这类数据，因此，研究并开发出能够有效处理高维稀疏数据的推荐算法显得尤为重要。本文提出了一种基于多层级自动编码器的高维稀疏数据推荐算法，以期为相关领域的研究者提供一定的参考和借鉴。
二、相关背景与文献综述
高维稀疏数据处理的推荐算法是近年来研究热点之一。早期的研究主要基于矩阵分解、协同
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兴趣子空间挖掘算法在高维数据聚类中的应用.pdf
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一种高效挖掘高维数据频繁闭合模式算法.pdf
３７ ４ Ｖｏｌ３７ Ｎｏ４
第 卷第 期 东南大学学报（自然科 学版 ）
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高维不确定数据频繁项集挖掘技术研究——论文.doc
项目名称 高维不确定数据频繁项集挖掘技术研究
项目负责人（签名）___ ____________________
所在学校（盖章）___________________________
“研究类别”含义：
基础研究：指为获得关于现象和可观察事实的基本原理及新知识而进行的实验性和理论性工作，它不以任何专门或特定的应用或使用为目的。
应用研究：指为获得新知识而进行的创造性的研究，它主要是针对某一特定的实际目的或目标。
试验发展：指利用从科学研究和实际经验中所获得的现有知识、生产新材料、新产品、新装置、新流程和新方法，或对现有的材料、产品、装置、流程、方法进行本质性的改进而进行的
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稀疏表示与稀疏分解课件.ppt
稀疏表示与稀疏分解;1.稀疏表示介绍;几个专业名词解析:; 其实求解过完备的稀疏表示模型等价于寻求欠定系统的最稀疏解问题。
D∈R^(n×m)且m＞n时，如何求解 y=Dx即如下
我们已经知道在过完备字典的条件下稀疏系数是不唯一的，但是否我们可以求出最稀疏解呢？
; Elad和Bruckstein在2004年对下述定理进行了证明： 定理1：设D为一个相干系数是μ的原子库，D={gi，i=1....M}。如果一个N维的信号s可以表示为： 并且 ＜1/μ,那么上式
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高维稀疏矩阵异构平台转置优化.pdf
高维稀疏矩阵异构平台转置优化
I目录
■CONTENTS
第一部分异构平台矩阵转置方法2
第二部分高维稀疏矩阵特点及挑战5
第三部分分布式内存模型转置优化7
第四部分异构平台数据传输瓶颈分析10
第五部分缓存机制对转置性能提升12
第六部分算法并行化设计及实现15
第七部分并行计算环境的负载均衡16
第八部分异构平台转置优化
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基于稀疏数据集的隐私保护关联规则挖掘方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112966281 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110295010.2 (56)对比文件
(22)申请日 2021.03.19
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稀疏矩阵的表示和转置.doc
实验2 稀疏矩阵的表示和转置
实验人：杜国胜 学号:X 时间：11.9
实验目的
掌握稀疏矩阵的三元组顺序表存储结构
掌握稀疏矩阵的转置算法。
实验内容
采用三元组表存储表示，求稀疏矩阵M的转置矩阵T。 （算法5.1）
实验步骤：
构建稀疏矩阵M。
求稀疏矩阵M的转置矩阵T。
输出稀疏矩阵M和稀疏矩阵T。
算法说明
首先要创建稀疏矩阵和三元组顺序表，定义mu,mu,tu分别表示矩阵的行列数和非零元个数。在进行稀疏矩阵的转置时要做到1.将矩阵的行列值相互交换2.将每个三元组的I,j相互调换3.重排三元组之间的次序
测试结果
分析讨论
在此次程序中转
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一种面向高维数据基于自适应鲁棒特征表示的K-means聚类算法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112819046 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110085918.0
(22)申请日 2021.01.22
(71)申请人 安徽大学
地址 23
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高维数据的低维化.doc
高光谱成像数据的低维表示
关键词：降维；高光谱成像技术；主成分分析线性判别法局部线性嵌入Lower Dimensionality of High-Dimension Data
With the large volume of data coming，high dimensional data is very difficult to be analyzed．Trecognition by hyperspectral imaging is larger and larger. So several ways are introduced to reduce the data dimensiona