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1.
提出基于张量多线性PCA的多变量时间序列模式匹配方法,通过张量多线性PCA对多变量时间序列进行低维重构并获得其模式表示,然后利用Frobenius范数设计模式间的相似性度量.在四组公开的多变量时间序列数据集上进行实验,结果表明该方法的匹配准确率较高,时间开销较少,且适用于各种规模的数据集.  相似文献   
2.
针对NCA算法对初始值敏感的不足,提出一种改进的NCA算法(INCA).INCA对肿瘤基因表达谱进行奇异值分解,将标准化后的右奇异矩阵作为初始值,提取肿瘤基因表达谱中的分类信息.在4个标准肿瘤基因表达谱数据集上进行实验,以INCA作为特征提取方法,K-近邻、Parzen窗作为分类器进行分类检测.实验结果表明,与NCA及现有的分类模型相比,基于INCA的分类模型能够取得较高的分类准确率.  相似文献   
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