混合数据相关论文
智能问答系统（Question Answering System,QAS）是一种让人类通过自然语言与机器进行问答来获取信息的人机交互系统,是自然语言处理的......
由于大数据的数据量大和数据价值密度低的特性，用于解决信息过载的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性问题，进而引发推荐效果不佳的结果......
随着时代的发展,综合评价问题也有了更加复杂的应用背景,具体表现在数据形式复杂和评价主体风险偏好复杂等方面。本文在分析当今综......
簇中心表示、属性权重量化、簇数确定和分析工具缺少是当前混合数据聚类研究中的主要研究热点问题。本文综合应用了簇内标称属性滤......
聚类技术普遍应用于各领域中用来探索数据的有用模式。现有的聚类算法主要是针对相同属性类型的数据,然而实际中产生的大多是由数......
特征选择目前已成为机器学习研究领域的热点之一,其核心是根据某一评估准则从原始特征中获取能够保留初始物理特征的特征子集。粗......
科学技术的迅猛发展,不仅使得人们对生活的环境有了更深层次的认识,更使得人们对生活的品质要求的越来越高。这也使得从现实生活中......
作为一种无监督的学习方式,聚类分析在无标记样本的条件下将数据对象进行分组,挖掘数据的潜在结构,是数据分析的有效工具。在现实......
近年来,随着互联网技术和全球定位技术的发展,最近邻查询广泛应用于位置信息检索,在图像检索、数据处理、模式识别以及机器学习等......
近年来,人工智能和知识发现的发展迅速,计算机技术在各领域的应用日益增多。数据量剧增,并呈现高维度、多类别、结构复杂等特点,对......
聚类分析可以在缺乏先验知识的情况下,根据数据对象的特征及内部结构,使用某种相似性度量对数据集进行分类来挖掘其中有价值的知识......
近年来,探索和发现观测变量间的因果关系在数据科学界受到了广泛的关注,了解事物间的因果关系相对于相关关系或其他统计关系在医学......
在计算智能技术所面临的挑战中,高维的数据集通常具有成千上万的特征,而在这些特征中的信息大部分是冗余和不相关的。为了解决特征......
费率厘定是农业保险的核心问题之一,然而样本数据不足造成厘定费率的信度水平较低,影响农业保险的精细化发展和风险保障作用的发挥......
云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一代信息技术的交融渗透,加速了金融、制造、服务等传统产业的跨界融合,吸引了众多互联网......
针对复杂综合评价问题中的混合数据,在描述混合数据处理过程的基础上,讨论了混合数据的转换方法、数据意义的统一,并结合群组评价......
由Pawlak提出的粗糙集理论是处理不精确、不完备、不确定数据的一种有效的数学工具。近年来对粗糙集的研究已经扩展到多个领域，并建......
公共部门的低效率是一个普遍存在的问题。我国的财政税收收入逐年增加,且每年都保持较高的增长率,但这是否是税务部门高效工作的表......
随着科技的发展,人们在生活中产生了大量的数据,其中部分数据具有数值型和分类型两种属性类型.现有的大多数聚类算法只能处理单一......
在系统测试过程中,由于各种干扰的存在,使得测试系统采集到的数据偏离其真实值。而干扰因素不仅包括一般意义下的测量误差,还包括......
设备维修策略决策问题的研究,不但可以降低维修成本,还可以提高设备的可用性、可靠性、安全性及产品质量。目前虽取得了一定的进展......
针对K-prototypes算法处理混合数据时精度不高等问题,提出了一种增强的K-prototypes混合数据聚类算法(An Enhanced K-prototypes M......
