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孙小玉

作品数：3 被引量：2H指数：1
供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：吉林省科技厅发展计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇聚类
  • 3篇不确定数据
  • 2篇锐化
  • 2篇数据聚类
  • 2篇聚类方法
  • 2篇类方
  • 1篇提取数据
  • 1篇谱分解
  • 1篇人工智能
  • 1篇减低

机构

  • 3篇吉林大学

作者

  • 3篇孙小玉
  • 2篇李嘉菲
  • 1篇高滢

传媒

  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 2篇2017
  • 1篇2016
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于谱分解的不确定数据聚类方法被引量：2
2017年
提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:本方法得到的聚类质量显著提高,RMS均方根误差以及CH指标结果均优于传统方法。
李嘉菲孙小玉
关键词：人工智能不确定数据谱分解聚类
一种不确定数据的聚类方法
一种不确定数据的聚类方法，属于数据采集和处理技术领域。本发明的目的是利用数据本质上的潜在关联，探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构，提取数据的主要特征，并进行降噪聚类的不确定数据聚类方法。本发明步骤如下：①获取底...
李嘉菲孙小玉高滢
文献传递
基于特征分解的不确定数据聚类方法研究
随着科技环境的巨变,无线传感技术、数据存储技术的迅猛发展,我们进入了真正的数据时代。数据的海量性和多样性为数据挖掘和分析带来了极大的挑战,而不确定性更进一步地增加了获取有价值信息的难度。基于物理采集仪器的误差、网络传输的...
孙小玉
关键词：不确定数据聚类
文献传递
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