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基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类
1 个回复 - 879 次查看 【作者(必填)】 【文题(必填)】基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类 【年份(必填)】 【全文链接或数据库名称(选填)】2013-3-8 23:11 - ssylzz - 求助成功区
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知网文献一篇：基于形状特征的多指标面板数据聚类方法及其应用
3 个回复 - 1483 次查看 【作者(必填)】任娟;陈圻; 【文题(必填)】 基于形状特征的多指标面板数据聚类方法及其应用 【年份(必填)】《统计与信息论坛》2011年第10期 【全文链接或数据库名称(选填)】http://mall.cnki.net/magazine/ ...2012-2-20 10:33 - 般若紫丁 - 求助成功区
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风控必学|肘部法与客户分群——客户画像中的聚类与特征画像分析
0 个回复 - 824 次查看 客户聚类分析，在信贷圈子里，是一种很常见的数据挖掘场景，对于从事金融数据分析岗位的我们，也是需要必备掌握能力之一。无论是策略分析岗，还是数据建模岗，或者是数据分析岗，客户样本的分群画像，在某些程度上来 ...2022-6-6 18:42 - 滨滨有利123 - 大数据技术
0 个回复 - 824 次查看 客户聚类分析，在信贷圈子里，是一种很常见的数据挖掘场景，对于从事金融数据分析岗位的我们，也是需要必备掌握能力之一。无论是策略分析岗，还是数据建模岗，或者是数据分析岗，客户样本的分群画像，在某些程度上来 ...2022-6-6 18:42 - 滨滨有利123 - 大数据技术
聚类、缺失处理、特征分析——模型几个重要的处理过程（含案例实操）
0 个回复 - 889 次查看 在数据建模过程中，尤其是通过线性回归、逻辑回归等传统机器学习算法进行模型训练之前，往往需要对样本数据进行清洗，其中缺失值处理是一种常用方法。根据特征的类别属性与缺失特点，采用合适的方法进行缺失处理，可 ...2022-5-7 18:32 - 滨滨有利123 - 大数据技术
0 个回复 - 889 次查看 在数据建模过程中，尤其是通过线性回归、逻辑回归等传统机器学习算法进行模型训练之前，往往需要对样本数据进行清洗，其中缺失值处理是一种常用方法。根据特征的类别属性与缺失特点，采用合适的方法进行缺失处理，可 ...2022-5-7 18:32 - 滨滨有利123 - 大数据技术
鲁棒特征聚类在无监督语音活动检测中的应用
0 个回复 - 208 次查看 摘要翻译： 在某些应用中，例如零资源语音处理或极低资源语音语言系统，收集语音活动检测(SAD)注释可能是不可行的。然而，目前最先进的基于神经网络或其他机器学习方法的监督SAD技术需要与目标域匹配的注释训练数据。 ...2022-4-15 10:00 - 可人4 - Forum
0 个回复 - 208 次查看 摘要翻译： 在某些应用中，例如零资源语音处理或极低资源语音语言系统，收集语音活动检测(SAD)注释可能是不可行的。然而，目前最先进的基于神经网络或其他机器学习方法的监督SAD技术需要与目标域匹配的注释训练数据。 ...2022-4-15 10:00 - 可人4 - Forum
基于稀疏主成分的聚类与特征选择
分析
0 个回复 - 354 次查看 摘要翻译： 本文研究了稀疏主成分分析(PCA)在聚类和特征选择问题中的应用。稀疏PCA寻求稀疏因子，或数据变量的线性组合，解释数据中的最大方差量，而只有有限数量的非零系数。PCA通常被用作一种简单的聚类技术，稀疏 ...2022-3-2 22:08 - kedemingshi - Forum
0 个回复 - 354 次查看 摘要翻译： 本文研究了稀疏主成分分析(PCA)在聚类和特征选择问题中的应用。稀疏PCA寻求稀疏因子，或数据变量的线性组合，解释数据中的最大方差量，而只有有限数量的非零系数。PCA通常被用作一种简单的聚类技术，稀疏 ...2022-3-2 22:08 - kedemingshi - Forum
小A针对产品特征进行了一次聚类分析，结果并不理想。以下哪些方法有助于获得更有效的
1 个回复 - 4972 次查看 小A针对产品特征进行了一次聚类分析，结果并不理想。以下哪些方法有助于获得更有效的聚类结果（ ） A. 标准化 B. 主成分分析 C. 因子分析 D. 变量聚类 扫码回复“10361134”查 ...2021-1-12 18:58 - AIU人工智能学院 - 数据分析与数据挖掘
1 个回复 - 4972 次查看 小A针对产品特征进行了一次聚类分析，结果并不理想。以下哪些方法有助于获得更有效的聚类结果（ ） A. 标准化 B. 主成分分析 C. 因子分析 D. 变量聚类 扫码回复“10361134”查 ...2021-1-12 18:58 - AIU人工智能学院 - 数据分析与数据挖掘
何时使用聚类稳健标准误？可以同时控制行业特征吗？
4 个回复 - 14717 次查看 做企业微观数据时，需要使用聚类稳健标准误吗？ 可否说明一下何时需要使用聚类稳健标准误？ 使用了vce（cluster）后还可以加入行业或地区的虚拟变量，来控制行业或地区特性吗？2015-11-22 10:13 - cloud3927 - 数据求助
4 个回复 - 14717 次查看 做企业微观数据时，需要使用聚类稳健标准误吗？ 可否说明一下何时需要使用聚类稳健标准误？ 使用了vce（cluster）后还可以加入行业或地区的虚拟变量，来控制行业或地区特性吗？2015-11-22 10:13 - cloud3927 - 数据求助
基于模糊聚类的自然语言语义特征
1 个回复 - 811 次查看 摘要：针对复杂语境下自然语言语义特征提取、匹配精度和实时性较差的问题，提出了模糊聚类、单亲遗传搜索匹配算法相结合的新方法，通过对候选特征点进行模糊聚类处理，使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘，利用 ...2018-2-9 13:20 - AIworld - 人工智能论文版
1 个回复 - 811 次查看 摘要：针对复杂语境下自然语言语义特征提取、匹配精度和实时性较差的问题，提出了模糊聚类、单亲遗传搜索匹配算法相结合的新方法，通过对候选特征点进行模糊聚类处理，使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘，利用 ...2018-2-9 13:20 - AIworld - 人工智能论文版
用于文本分类和文本聚类的特征抽取方法的研究
0 个回复 - 475 次查看 摘要：文本信息处理已成为一门日趋成熟、应用面日趋广泛的学科。文本分类和聚类技术是应信息检索和查询需要而出现的自然语言处理领域的重要研究课题。面对急速膨胀的各种文本信息，通过使用文本分类和聚类技术，人们 ...2018-2-10 19:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 475 次查看 摘要：文本信息处理已成为一门日趋成熟、应用面日趋广泛的学科。文本分类和聚类技术是应信息检索和查询需要而出现的自然语言处理领域的重要研究课题。面对急速膨胀的各种文本信息，通过使用文本分类和聚类技术，人们 ...2018-2-10 19:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
基于免疫聚类的特征数据浓缩方法
0 个回复 - 409 次查看 摘要：针对诊断特征数据中重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性,提出一种有效的特征数据双向压缩预处理方法,该法在不损失数据隐含的特征知识的前提下,能有效降低学习机器的学习负担.在进行样本参量的降 ...2018-2-9 16:40 - DL-er - 人工智能论文版
0 个回复 - 409 次查看 摘要：针对诊断特征数据中重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性,提出一种有效的特征数据双向压缩预处理方法,该法在不损失数据隐含的特征知识的前提下,能有效降低学习机器的学习负担.在进行样本参量的降 ...2018-2-9 16:40 - DL-er - 人工智能论文版
自然语义特征的模糊聚类分析
0 个回复 - 455 次查看 摘要：根据自然语言语义特征提取、匹配的实时性和准确性要求，提出模糊聚类、单亲遗传搜索匹配算法相结合的新方法，通过对候选特征点进行模糊聚类处理，使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘，利用单亲遗传算法找 ...2018-1-24 17:40 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 455 次查看 摘要：根据自然语言语义特征提取、匹配的实时性和准确性要求，提出模糊聚类、单亲遗传搜索匹配算法相结合的新方法，通过对候选特征点进行模糊聚类处理，使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘，利用单亲遗传算法找 ...2018-1-24 17:40 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
基于密度聚类和样本加权信息熵的特征选择算法
0 个回复 - 535 次查看 摘要：特征选择是机器学习和模式识别领域中的一个重要问题．本文提出一种非监督的特征选择算法，称为基于密度聚类和样本加权信息熵的特征选择算法（DCWIE）．不同于传统的基于信息熵的特征选择算法，DCWIE使用一种加 ...2018-1-16 20:20 - AIworld - 人工智能论文版
0 个回复 - 535 次查看 摘要：特征选择是机器学习和模式识别领域中的一个重要问题．本文提出一种非监督的特征选择算法，称为基于密度聚类和样本加权信息熵的特征选择算法（DCWIE）．不同于传统的基于信息熵的特征选择算法，DCWIE使用一种加 ...2018-1-16 20:20 - AIworld - 人工智能论文版
一种基于多视图数据的半监督特征选择和聚类算法
0 个回复 - 800 次查看 摘要：高维数据中许多特征之间互不相关或冗余,这给传统的学习算法带来了巨大的挑战。为了解决该问题,特征选择应运而生。与此同时,许多实际问题中数据存在多个视图而且数据的标签难以获取,多视图学习和半监督学习成为 ...2018-1-15 19:20 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 800 次查看 摘要：高维数据中许多特征之间互不相关或冗余,这给传统的学习算法带来了巨大的挑战。为了解决该问题,特征选择应运而生。与此同时,许多实际问题中数据存在多个视图而且数据的标签难以获取,多视图学习和半监督学习成为 ...2018-1-15 19:20 - a智多星 - 人工智能论文版
神经网络的特征映射聚类算法研究
0 个回复 - 476 次查看 摘要：自组织特征映射作为一种神经网络方法，在数据挖掘、机器学习和模式分类中得到了广泛应用。他将高维输入空间的数据映射到一个低雏、规则的栅格上，从而可以利用可视化技术探测数据的固有特性。说明自组织特征映 ...2018-1-14 02:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 476 次查看 摘要：自组织特征映射作为一种神经网络方法，在数据挖掘、机器学习和模式分类中得到了广泛应用。他将高维输入空间的数据映射到一个低雏、规则的栅格上，从而可以利用可视化技术探测数据的固有特性。说明自组织特征映 ...2018-1-14 02:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
基于多维自组织特征映射的聚类算法研究
0 个回复 - 402 次查看 摘要：作为神经网络的一种方法，自组织特征映射在数据挖掘、模式分类和机器学习中得到了广泛应用。本文详细讨论了自组织特征映射的聚类算法的工作原理和具体实现算法。通过系统仿真实验分析，SOFMF算法很好地克服了许 ...2018-1-11 13:00 - AIworld - 人工智能论文版
0 个回复 - 402 次查看 摘要：作为神经网络的一种方法，自组织特征映射在数据挖掘、模式分类和机器学习中得到了广泛应用。本文详细讨论了自组织特征映射的聚类算法的工作原理和具体实现算法。通过系统仿真实验分析，SOFMF算法很好地克服了许 ...2018-1-11 13:00 - AIworld - 人工智能论文版
利用自组织特征映射神经网络进行可视化聚类
0 个回复 - 593 次查看 摘要：自组织特征映射作为一种神经网络方法，在数据挖掘、机器学习和模式分类中得到了广泛的应用。它将高维输人空间的数据映射到一个低维、规则的栅格上，从而可以利用可视化技术探测数据的固有特性。该文说明了自组 ...2018-1-9 11:40 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 593 次查看 摘要：自组织特征映射作为一种神经网络方法，在数据挖掘、机器学习和模式分类中得到了广泛的应用。它将高维输人空间的数据映射到一个低维、规则的栅格上，从而可以利用可视化技术探测数据的固有特性。该文说明了自组 ...2018-1-9 11:40 - a智多星 - 人工智能论文版
一种改进的基于特征赋权的K均值聚类算法
0 个回复 - 673 次查看 摘要：聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一。近年来，为了提高聚类质量，借鉴和引入了分类领域特征选择及特征赋权思想，提出了一些基于特征赋权的聚类算法。在这些研究基础上，本文提出了一种基于密度 ...2018-1-9 06:00 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 673 次查看 摘要：聚类分析是数据挖掘及机器学习领域内的重点问题之一。近年来，为了提高聚类质量，借鉴和引入了分类领域特征选择及特征赋权思想，提出了一些基于特征赋权的聚类算法。在这些研究基础上，本文提出了一种基于密度 ...2018-1-9 06:00 - a智多星 - 人工智能论文版
基于Fisher准则和特征聚类的特征选择
0 个回复 - 467 次查看 摘要：特征选择是机器学习和模式识别等领域的重要问题之一。针对高维数据，提出了一种基于Fisher准则和特征聚类的特征选择方法。首先基于Fisher准则，预选出鉴别性能较强的特征子集，然后在预选所得到的特征子集上对 ...2018-1-8 04:40 - AIworld - 人工智能论文版
0 个回复 - 467 次查看 摘要：特征选择是机器学习和模式识别等领域的重要问题之一。针对高维数据，提出了一种基于Fisher准则和特征聚类的特征选择方法。首先基于Fisher准则，预选出鉴别性能较强的特征子集，然后在预选所得到的特征子集上对 ...2018-1-8 04:40 - AIworld - 人工智能论文版
以事件为特征的文本聚类方法
0 个回复 - 640 次查看 摘要：文本聚类是聚类的一个重要的研究分支,是聚类方法在自然语言处理领域的具体应用。研究表明事件在大量的文本中是客观存在的,诸多文本是由事件组成的,事件是文本表示的最小语义单位。探讨了以事件为特征的文本聚类 ...2017-12-30 19:20 - 论文库 - 人工智能论文版
0 个回复 - 640 次查看 摘要：文本聚类是聚类的一个重要的研究分支,是聚类方法在自然语言处理领域的具体应用。研究表明事件在大量的文本中是客观存在的,诸多文本是由事件组成的,事件是文本表示的最小语义单位。探讨了以事件为特征的文本聚类 ...2017-12-30 19:20 - 论文库 - 人工智能论文版
基于数据挖掘的可视化数字图书馆用户社区聚类与特征分析
0 个回复 - 572 次查看 摘要：提出了基于Web数据挖掘技术的用户社区聚类方法和相关量化技术。实际应用表明该方法能够有效的分析用户特征,从而提高数字图书馆的服务质量和水平。另一个方面,由于可视化建模技术的应用使得在用户信息分析过程中 ...2017-10-31 00:40 - AIworld - 人工智能论文版
0 个回复 - 572 次查看 摘要：提出了基于Web数据挖掘技术的用户社区聚类方法和相关量化技术。实际应用表明该方法能够有效的分析用户特征,从而提高数字图书馆的服务质量和水平。另一个方面,由于可视化建模技术的应用使得在用户信息分析过程中 ...2017-10-31 00:40 - AIworld - 人工智能论文版
文本挖掘中的特征表示及聚类方法
0 个回复 - 558 次查看 摘要：文本挖掘中特征表示函数的选择影响到特征词表达文本的能力。文中设计的评判函数可以比较准确地表达特征词的重要程度。采用K邻近算法对文本进行聚类，产生了较好的聚类效果。原文链接:http://www.cqvip.com//QK ...2017-10-26 08:20 - 论文库 - 人工智能论文版
0 个回复 - 558 次查看 摘要：文本挖掘中特征表示函数的选择影响到特征词表达文本的能力。文中设计的评判函数可以比较准确地表达特征词的重要程度。采用K邻近算法对文本进行聚类，产生了较好的聚类效果。原文链接:http://www.cqvip.com//QK ...2017-10-26 08:20 - 论文库 - 人工智能论文版
基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络的文本聚类研究
0 个回复 - 406 次查看 摘要：基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络（LSA—SOM），本文提出一种文本聚类方法。采用潜在语义分析的理论表示文本特征向量，以体现特征词的语义关系并实现特征向量的降维。利用SOM网络算法进行无监督自组织 ...2017-9-26 11:40 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 406 次查看 摘要：基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络（LSA—SOM），本文提出一种文本聚类方法。采用潜在语义分析的理论表示文本特征向量，以体现特征词的语义关系并实现特征向量的降维。利用SOM网络算法进行无监督自组织 ...2017-9-26 11:40 - a智多星 - 人工智能论文版
基于多特征选择的聚类方法研究
0 个回复 - 683 次查看 摘要：特征选择是数据挖掘和机器学习领域中聚类分析的一种常用分析处理方式,目前已广泛运用于文本资源分类和数据集的聚类中,在未被标记的资源集处理环境中,让计算机自己学习使用一些特征相关度量的选择方法.总结了一 ...2017-9-17 14:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 683 次查看 摘要：特征选择是数据挖掘和机器学习领域中聚类分析的一种常用分析处理方式,目前已广泛运用于文本资源分类和数据集的聚类中,在未被标记的资源集处理环境中,让计算机自己学习使用一些特征相关度量的选择方法.总结了一 ...2017-9-17 14:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
采用机器学习的聚类模型特征选择方法比较
1 个回复 - 674 次查看 摘要：针对机器学习聚类模型在特征选择时存在的问题,首先,对特征选择在聚类模型中的适用性进行分析并对其进行调整和改进. 然后,基于R语言中的递归特征消除（RFE）特征选择方法和Boruta特征选择方法进行特征选择算法设 ...2017-9-16 16:40 - AIworld - 人工智能论文版
1 个回复 - 674 次查看 摘要：针对机器学习聚类模型在特征选择时存在的问题,首先,对特征选择在聚类模型中的适用性进行分析并对其进行调整和改进. 然后,基于R语言中的递归特征消除（RFE）特征选择方法和Boruta特征选择方法进行特征选择算法设 ...2017-9-16 16:40 - AIworld - 人工智能论文版
【求助】SPSS用主成分的得分进行聚类，可否得到每一类在原变量下的特征？
2 个回复 - 3095 次查看 对原数据（共有299,330个个案，16个变量）做了主成分分析，得到了每个个案在各个主成分（获得了4个主成分）下的得分，以此为据进行了K-mean'聚类分析，得到了5个类。 现在的状况是只能用这4个主成分的具体状况来描 ...2015-11-3 20:42 - frank_263 - SPSS论坛
2 个回复 - 3095 次查看 对原数据（共有299,330个个案，16个变量）做了主成分分析，得到了每个个案在各个主成分（获得了4个主成分）下的得分，以此为据进行了K-mean'聚类分析，得到了5个类。 现在的状况是只能用这4个主成分的具体状况来描 ...2015-11-3 20:42 - frank_263 - SPSS论坛
