1) high-dimensional categorical data
高维分类数据
1.
Owing to the sparsity of high-dimensional data and the features of categorical data,it needs to develop special methods for high-dimensional categorical data.
鉴于高维数据的稀疏性和分类数据特点,探讨了专门针对高维分类数据的聚类方法。
2) High dimensional multisource spatial data classification
多源高维空间数据分类
4) High dimensional data analysis
高维数据分析
5) High-dimensional data
高维数据
1.
Classification research based on multiple fuzzy pattern recognition in high-dimensional data
高维数据多级模糊模式识别的分类研究
2.
Improved negative selection algorithm for network anomaly detection on high-dimensional data
高维数据环境下网络异常检测的改进否定选择算法
3.
In the paper the authors introduce three key methods of dimensionality reduction in high-dimensional dataset,such as MDS,Isomap.
本文介绍了MDS、Isomap等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进行了探讨。
6) high dimensional data
高维数据
1.
Research of Method and Application on Dimensionality Reduction of High Dimensional Data Based on Multivariate Chart;
基于多元统计图的高维数据降维方法及应用研究
2.
Study of subspace clustering algorithm of high dimensional data based on variable weighting methods
基于可变加权的高维数据子空间聚类算法研究
3.
In this paper, a framework of a mapping-based clustering approach to deal with high dimensional data is proposed, and its performance analysis is also given.
本文提出了一个处理高维数据聚类的框架,并分析了该框架的性能。
补充资料：数据分类
数据分类
data clasification
shuiu fenlei数据分类(data Clasification)根据数据项的属性(性能、特征、参数等)，把它们分门别类和有系统地组织起来。 数据分类是根据信息处理的实际需要进行的，其目的是为了便于信息处理与管理。即将信息按某种属性或特征进行逻辑分类。把具某种共同特性、特征的信息分在同一类，按一定次序将这些信息分类排列成一个有机的体系。数据分类能够帮助我们了解信息的需求、结构、处理的顺序、编码及数据存储等。在数据分类的基础上进行数据编码，以达到便于计算机的信息处理和数据库管理的目标。 数据分类需要满足一定的条件:①分类结构在总体上必须具有很大的概括性和包容性，能够容纳这一领域所有的需要和将产生的信息。②分类要反映数据的特征和一定的逻辑顺序。③同位类之间相互排斥，界限清楚，不能交叉、重益，不能相互从属，即内容不能有互相包含。不能出现一个事物在同位类里可以归人这一类也可归于另一类的现象。④分类应该具有相对的稳定性，一个分类体系确定之后，应该保持较长时间的稳定。所以要求选择事物最稳定的属性或特征作为分类的基础;并且使分类体系有一定的柔性，既能满足目前的需要，又能为今后的发展留有扩充和删除之余地。⑤对于线分类系统，每一层级所包含的数据单元数，在同层级的各类之间尽可能均衡。⑥实用性，即分类名称尽量沿用习惯名称，不致于发生概念混淆。 数据分类基本用两种方法:线分法和面分法。线分法也就是层级分类法，串并联形式，树形结构;面分法为组配分类法，将信息按若干个属性、特征，分成彼此间互不依赖，互不相干的若干个面，每个面中又分成许多彼此独立的类目，使用时根据需要，将这些面中的类目组配在一起，形成一个具有类目，有固定次序的并联组合形式。 数据分类标准化是信息处理中的一项重要工作，特别在资源环境信息系统，由于实体复杂，内容广泛，涉及学科多，各学科对同一类的信息的认识和理解不一，所以标准化工作难度大。中国科学家经过多年努力，已经对气象、水文、土壤、植被、地形等多种资源环境实体的信息的分类工作作了系列研究，形成了一定的参考标准。(钟耳顺)
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参考词条