3、該方法將在高屬*維稀疏資料挖掘中起重要的作用。
6、對於棘手的稀疏資料問題只簡單地設定平伏常數加以平滑,最後利用少量人工規則修正標註結果。
4、相對於其他型別的稀疏資料庫,資料立方體往往會增加儲存需求,有時會達到不能接受的程度。
2、針對高屬*維稀疏資料聚類問題,提出高屬*維稀疏資訊系統概念,給出一種新的基於稀疏特徵差異度的動態抽象聚類方法。
5、但是隨著研究深入,出現稀疏資料成像問題,無法用傳統方法重建清晰影象。
1、為了等同的對待每個維,適應稀疏資料,必須對多維陣列進行劃分。
3、該方法將在高屬*維稀疏資料挖掘中起重要的作用。
6、對於棘手的稀疏資料問題只簡單地設定平伏常數加以平滑,最後利用少量人工規則修正標註結果。
4、相對於其他型別的稀疏資料庫,資料立方體往往會增加儲存需求,有時會達到不能接受的程度。
2、針對高屬*維稀疏資料聚類問題,提出高屬*維稀疏資訊系統概念,給出一種新的基於稀疏特徵差異度的動態抽象聚類方法。
5、但是隨著研究深入,出現稀疏資料成像問題,無法用傳統方法重建清晰影象。
1、為了等同的對待每個維,適應稀疏資料,必須對多維陣列進行劃分。