一种基于单调递减闭值函数的高维数据集聚类算法.pdf
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1、设函数是定义在上的奇函数,且当时,为单调递减,若,则的值C ）
A．恒为正值 B．恒等于零 C．恒为负值 D．不能确定正负
【答案】
函数定义为:,关于函数的性质叙述不正确的是（ C ）
A．的值域为B．为偶函数 C．不是周期函数 D．不是单调函数
若f (x)是偶函数,且当x∈时,f (x) = x-1,则f (x-1) 0的解集是（C ）
A．{x |-1 x 0}B．{x | x 0或1 x 2} C．{x | 0 x 2}D．{x | 1 x 2}
若函数的图象关于原点对称,则f()=A ）
A． B．— C．1 D．一1
已知定义在上的奇函数和偶函数满足
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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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基于新的适应度函数和多搜索策略的高维多目标进化算法.pptx
汇报人:;;;现实世界中存在大量高维多目标优化问题，如工程设计、金融投资、环境科学等。;;;;;单一性;;;;;;;;;;针对高维多目标优化问题，设计能够综合考虑多个目标函数值的适应度函数。该函数应能够反映个体在多个目标上的综合表现，同时避免陷入局部最优解。;;;;;;;提出了基于新的适应度函数和多搜索策略的高维多目标进化算法，该算法在解决高维多目标优化问题时表现出良好的性能。;;THANKYOU
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一种基于互学习的高维蜂群优化算法研究的开题报告.docx
一种基于互学习的高维蜂群优化算法研究的开题报告
题目：一种基于互学习的高维蜂群优化算法研究
一、研究背景和意义
优化问题是实际问题中最常遇到的问题之一，而高维优化问题则是其中的一个又一个难点。如何高效地求解高维优化问题，一直是人们关注的焦点。蜂群算法作为一种新兴的智能优化算法，已经在优化问题求解方面发挥了很重要的作用。
然而，现有的蜂群优化算法往往只针对低维优化问题进行研究，对于高维优化问题的求解效率有较大的局限性。为此，开展一种基于互学习的高维蜂群优化算法研究，对于优化问题的高效求解具有重要的意义。
二、研究内容和方法
本研究旨在通过互学习方式，提高高维蜂群优化算法的效率。具体内容包括：
1
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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 ）
莲 蛆 弥 撬 寞 融 搀 峦 旧 情 赎 彰 羹 贤 伙 殆 谤 壮 献 芝 拖 嘻 傅 歹 幂 膀 赡 梯 范 涛 犀 多 册 黔 怨 岁 掠 北 包 丁 郁 宗 蟹 驾 缚 敝 椅 黑 建 砸 叁 状 址 扩 接 纱 层 弱 匆 翌 菌 灾 釜 札 菏 样 曹 眶 娱 俗 讯 监 田 寞 颐 渺 俯 哆 橙
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高维数据降维算法的性能评估与改进 .pdf
高维数据降维算法的性能评估与改
进
引言：
在现实生活和科学研究中，我们经常面临处理高维数据
的挑战。高维数据具有大量的特征，因此难以直观地可视
化和分析。为了解决这个问题，降维算法被广泛应用于高
维数据的预处理和分析。降维旨在通过将高维数据映射到
低维空间，保留最重要的信息，同时减少数据维度，以实
现更有效的数据分析。
本文旨在探讨高维数据降维算法的性能评估与改进。首
先，我们将介绍几种常用的高维数据降维算法，包括主成
分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部线性嵌入
（LLE）。然后，我们将讨论如何评估这些算法的性能，
并提出一些改进方法以提高降维算法的效果和稳定性。
一、高维数据降
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《高维数据的若干分类问题及算法研究》.docx
《高维数据的若干分类问题及算法研究》
一、引言
随着信息技术和数据科学的发展，高维数据已逐渐成为研究和应用的热点领域。高维数据指数据的维度（特征）众多，且各维度之间可能存在复杂的关联关系。在许多领域如医学、金融、生物信息学等，高维数据的分类问题显得尤为重要。本文旨在探讨高维数据的若干分类问题及算法研究，为相关领域的科研和工程应用提供理论支撑。
二、高维数据的分类问题
高维数据的分类问题是指在高维空间中，通过学习算法对数据样本进行分类和标记的过程。这些问题的难点在于：一是数据的维度过高，可能导致“维数灾难”；二是数据间复杂的关联关系使得传统的分类算法难以处理。具体分类问题包括但不限于以下几个方面
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线性投影的高维数据聚类算法研究
摘要：
随着信息技术的快速发展，高维数据在各个领域中普遍存在。为了有效地处理这些高维数据，聚类算法的研究显得尤为重要。本文针对高维数据的线性投影聚类算法进行研究，通过分析现有算法的优缺点，提出了一种新的线性投影聚类算法。该算法能够有效地降低数据的维度，同时保持数据的聚类结构，提高聚类的准确性和效率。
一、引言
高维数据在许多领域如生物信息学、图像处理、社交网络分析等中广泛存在。由于数据的高维度特性，传统的聚类算法往往面临计算复杂度高、聚类效果差等问题。因此，研究高维数据的降维和聚类算法具有重要的实际意义。线性投影作为一种有效的降维方法，被广泛应用于高维数据的处理
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《高维数据的若干聚类问题及算法研究》
一、引言
随着信息技术的飞速发展，高维数据在各个领域的应用越来越广泛。如何有效地对高维数据进行聚类分析，已经成为数据挖掘和机器学习领域的重要研究课题。聚类分析是一种无监督学习方法，能够将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据具有较高的相似性，而不同簇间的数据相似性较低。然而，高维数据给聚类分析带来了许多挑战，如数据稀疏性、维数灾难等问题。因此，本文将探讨高维数据的若干聚类问题及算法研究。
二、高维数据聚类问题
1.数据稀疏性
高维数据中，很多维度的数据可能对聚类结果没有太大贡献，甚至可能引入噪声。这导致在高维空间中，大部分区域的数据分布较为稀疏，从而使
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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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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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一种基于新的失真函数的EBCOT算法研究.pdf
第 30 卷第 1 期 辽宁工业大学学报(自然科学版) Vol.30, No.1
2010 年 2 月 Journal of Liaoning University of Technology(Natural Science Edition) Feb. 2010
一种基于新的失真函数的
EBCOT 算法研究
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