文档预览： 随后加以研究的一种无导师的自组织和自学习网络. SOM 算法将高维空间的数据转化为二维空间， 并且 在二维空间中很好地保持了输入数据之间的相似性， 其能够根据数据的分... 点击下载

文档预览： 上。这使得以寻求蕴含在高维数据集中的内在结构 信息为目标的流形学习算法开始得以... Linear Embedding, Improved-SLLE） 。 利用Improved-SLLE 对较高维度的语音情感... 点击下载

文档预览： 种模糊聚类算法[6] 。但是模糊C均值算法也存在一些缺陷，其 主要表现为聚类中心容易... 但是这种改进不适用于具有高维特征的数据[7] 。 提出自分裂竞争学习（Self-Splitting ... 点击下载

文档预览： 摘要 资料降维技术使得人们能够一窥高维度资料的结构与相关性；近年来，资料 降维技术被运用在许多资料分析上，例如：资料探勘、影像辨识、机器学习等。 多年来已有多篇... 点击下载

文档预览： 第二章 文献探讨 5 第一节 高维度样本辨识.5 壹 样本辨识.5 贰 小样本问题.6 第二节 ... IV 参 教育测验资料实验样本描述（实验 3）24 第二节 演算法.27 第五章 实验结果 28... 点击下载

文档预览： 一种改进的分枝定界半监督支持向量机学习算法 赵莹1 ，张健沛1 ，杨静1 ，王冠军... 对于非线性情况，可以采用核技巧，利用核函数将输入 空间映射到高维的特征空间将非... 点击下载

文档预览： 量机的兼类样本增量学习算法。在特征空间，将兼类样本集中 属于同一类的样本用超球... 112篇文本作为测试样本（见表1）。将文本数据经过预处理后形成高维词空间向量，... 点击下载

文档预览： 使用维特比演算法( Viterbi ,以及先前在训练模型时所...η 为学习速率,根据此值大小来调整在学习过程中权重...而使用音素为分类依据则使得每一个维度的表现较为不... 点击下载

文档预览： 大多数体积是集中在远离中心的角点处。同时，由于高维空间中样本点通常非常稀疏，因 此任意样本点间的距离会很大并趋向于相等， 导致多数基于距离度量学习的算法失效。... 点击下载

文档预览： 征提取精度，通过机器学习算法研究了中文评论的情感分类[11] 。 在电影评论领域，... 性上的扩展，对于短文本评论VSM过程中所面临的向量高维 度、稀疏性问题通过特征频... 点击下载