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现实世界中高维数据无处不在,然而在高维数据中往往存在大量的冗余和噪声信息,这导致很多传统聚类算法在对高维数据聚类时不能获得很好的性能.实践中发现高维数据的类簇结构往往嵌入在较低维的子空间中.因而,降维成为挖掘高维数据类簇结构的关键技术.在众多降维方法中,基于图的降维方法是研究的热点.然而,大部分基于图的降维算法存在以下两个问题:(1)需要计算或者学习邻接图,计算复杂度高;(2)降维的过程中没有考虑降维后的用途.针对这两个问题,提出一种基于极大熵的快速无监督降维算法MEDR. MEDR算法融合线性投影和极大熵聚类模型,通过一种有效的迭代优化算法寻找高维数据嵌入在低维子空间的潜在最优类簇结构. MEDR算法不需事先输入邻接图,具有样本个数的线性时间复杂度.在真实数据集上的实验结果表明,与传统的降维方法相比, MEDR算法能够找到更好地将高维数据投影到低维子空间的投影矩阵,使投影后的数据有利于聚类. 相似文献
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要实现高效低成本的波形跨平台移植,需要通过量化评估优选出可移植性强的波形来进行移植。针对波形可移植性量化评估重要性,分析了影响波形可移植性量化评估的重要因素,提出了一种有效的波形可移植性量化评估模糊综合评判法,以软件无线电硬件平台因素为例论述了该方法的实现原理及流程。通过验证表明,该方法合理可行,具有很好的应用价值。 相似文献
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人们常用的压缩工具软件, 除了 WinZip以外还有很多。比如早期的ARJ和后来的MS-DOS下的DoubleSpace、 Win98的磁盘空间管理3(DriveSpace3)以及著名的FreeSpace、ZipMagic等,还有刚刚“出炉”不久的PowerArchiver 2001,它们各有所长、各显神通。 相似文献