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基于拓扑数据分析的高维数据隐藏模式挖掘
被引量：
2
1
作者
刘擘龙
李喆
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1755-1762,共8页
针对传统数据分析方法寻找高维复杂数据间隐藏模式存在局限性的问题,提出基于拓扑数据分析的高维数据隐藏模式挖掘方法,通过提取复杂高维数据的特征,分析其形状和样本的相互关系来获得数据集隐藏模式。利用拓扑数据分析对高维数据集-声...
针对传统数据分析方法寻找高维复杂数据间隐藏模式存在局限性的问题,提出基于拓扑数据分析的高维数据隐藏模式挖掘方法,通过提取复杂高维数据的特征,分析其形状和样本的相互关系来获得数据集隐藏模式。利用拓扑数据分析对高维数据集-声音的性别识别进行实例验证,同时对数据集数据子组以及相关数据子组之间关系进行可视化分析,结果表明所提方法可发现传统方法无法发现的数据子组之间隐含的关系和模式,得到了比传统方法更精细有效的结果,验证了所提方法对高维数据隐藏模式挖掘的强大性和有效性。
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关键词
拓扑数据分析
隐藏模式挖掘
高维数据
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题名
基于拓扑数据分析的高维数据隐藏模式挖掘
被引量：
2
1
作者
刘擘龙
李喆
机构
新疆大学电气工程学院
新疆大学网络与信息技术中心
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1755-1762,共8页
基金
国家自然科学基金(51767022,51575469)
文摘
针对传统数据分析方法寻找高维复杂数据间隐藏模式存在局限性的问题,提出基于拓扑数据分析的高维数据隐藏模式挖掘方法,通过提取复杂高维数据的特征,分析其形状和样本的相互关系来获得数据集隐藏模式。利用拓扑数据分析对高维数据集-声音的性别识别进行实例验证,同时对数据集数据子组以及相关数据子组之间关系进行可视化分析,结果表明所提方法可发现传统方法无法发现的数据子组之间隐含的关系和模式,得到了比传统方法更精细有效的结果,验证了所提方法对高维数据隐藏模式挖掘的强大性和有效性。
关键词
拓扑数据分析
隐藏模式挖掘
高维数据
Keywords
topological data analysis
hidden pattern mining
high dimensional data
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于拓扑数据分析的高维数据隐藏模式挖掘
刘擘龙
李喆
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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