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提出了一种无监督的提取图像中显著区域的彩色图像分割算法。首先，运用mean shift算法对图像进行分割，得到初始的分割结果；然后，根据给出的区域显著性的定义和区域合并策略，对初始分割结果进行合并，得
在推荐系统中，基于矩阵分解的推荐算法是目前的研究热点之一，然而普通矩阵分解算法的推荐精确度偏低，为了改善该问题，以矩阵分解算法中的潜在因子模型（LFM）优化为研究对象，分析LFM中两种基础推荐算法在寻
为了解决复杂信息网络中多链接高维数据聚类难以处理且效率较低问题，提出了一种新颖的基于高阶张量分析方法和模块化网络分析方法相结合的链接聚类算法（modularity-clustering-HOOI,MC
基于成对约束的稀疏嵌入遥感影像降维，白亚腾，刘卫东，针对高光谱影像数据量巨大，且标记样本极少的问题，考虑采用成对约束(即正负约束对)对样本进行标注，提出基于成对约束的稀疏嵌入�
LPP由caideng所撰写，是一种很经典的降维算法，作者现在任职于浙江大学
我们研究了广义的狄拉克-伯恩-因费尔德（DBI）行为，该行为描述了以-q形式（q+1）形式背景的p-薄膜结尾的q-薄膜。此操作在交换和非交换设置中具有等效描述，可以从广义度量和Nambu-Sigma模
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的脑网络状态观测矩阵降维算法，并且利用Python实现了降维及可视化平台。实验结果表明，与
非负矩阵分解(NMF)算法可以提取图像的局部特征，然而NMF算法有两个主要缺点：a）当矩阵维数较大时，NMF算法非常耗时；b）当增加新的训练样本或类别时，NMF算法必须进行重复学习。为克服NMF算法这
机器学习降维算法讲解讲授人XXX 时间2017.3.31延迟符号什么是降维 降维就是这样一个过程在降低数据集维度的同时保证其中包含的主要信息是相似的就是保证有效信息不要丢失降维技术最典型的应用就是在机
Laurens van der Maaten who is a professor in Delft University of Technology, Delft, South Holland, N
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