1) characteristics of REE
稀土特征
3) sparse feature
稀疏特征
1.
Dynamic clustering method on the basis of sparse feature;
基于属性稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法
2.
The sparse feature difference degree and the minimum cost spanning tree are used to resolve the problem of high attribute dimensional data clustering which exists in information classifying,in order to support the central idea,an example is given in the paper.
针对文本信息聚类中的高属性维稀疏数据聚类问题,采用计算对象间稀疏特征差异度来度量文本对象之间的相关度,结合最小生成树的方法来进行聚类分析,提出一种基于稀疏特征差异度的聚类方法。
3.
The learning of the weight matrix be done by means of finding weight matrix of equal matrix,and elements of initials weight matrix consist of sparse feature difference degree,so a sparse feature difference degree is given.
针对高属性维稀疏数据聚类问题 ,定义了模糊取大逻辑神经元 ,给出一种新的单层离散型回归逻辑神经网络模型 ,由稀疏特征差异度组成的相似阵作为该网络的初始权矩阵 ,通过单层离散型回归逻辑神经网络学习算法 ,可求出相似矩阵的等价阵 ,根据等价阵 ,给定不同的阈值 ,可动态地、有效地实现对高属性维稀疏数据的归并 ,使得聚类结果更符合实际情况 ,聚类质量较高 。
4) Peculiar properties of rare earths
稀土特性
5) sparse eigenvalue
稀疏特征值
1.
Inter-area low frequency oscillation analysis based on Prony and sparse eigenvalue methods;
基于Prony和稀疏特征值算法的区间低频振荡分析
6) sparse feature tree
稀疏特征树
1.
This data structure, called sparse feature tree, is used to represent the feature set to speed up the process of feature search (or feature matching), so that speed up the process of probability calculation and execu.
这种数据结构称为稀疏特征树,用于表示特征集合,以提高特征查找(或特征匹配)的速度,从而提高概率计算和执行系统的速度。
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