排序方式： 共有13条查询结果，搜索用时 46 毫秒
11.
通过构造融合函数型主成分和星座图的时间序列特征提取方法,结合模糊聚类思想得到时间序列聚类的一种算法.实验一在第一次特征提取后,用了五种不同的方法进行对比实验,表明该方法在时间序列聚类上效果良好;实验二将该方法应用在股票时间序列上,可以很好地区分不同行业的股票;实验三用该方法指导短期投资,可以有较好的收益率. 相似文献
12.
借鉴基于正则回归的无监督并行正交基聚类特征选择法和最大互信息系数,提出正交基低冗余无监督特征选择法.该方法在正交基下选择具有判别能力的特征,可用最大互信息系数矩阵选择低冗余性的特征子集. 4个图像数据集上的实验结果表明:该方法选择的特征子集可以提高聚类准确率. 相似文献
13.
利用局部保持投影和稀疏保持投影来刻画数据的本质结构,结合L2,1范数的组稀疏性来选择特征,提出一种新的针对高维小样本数据集的无监督特征选择算法.实验表明:局部和稀疏保持无监督特征选择法是一种有效的无监督特征选择方法;平衡参数对实验结果有较大的影响. 相似文献