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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

高维数据分析预处理技术/祝琴著

出版发行项:

北京:社会科学文献出版社,2015

ISBN及定价:

978-7-5097-8569-0/CNY49.00

载体形态项:

166页:图;24cm

并列正题名:

Subspace recognization for object-attribute space with high-dimension sparse feature

个人责任者:

祝琴 著

学科主题:

统计数据-统计分析

学科主题:

统计数据

学科主题:

统计分析

中图法分类号:

O212.1

一般附注:

本书系以下项目的部分成果 国家自然科学基金项目: 生态农业区域规模化人力资本缺失治理政策与管理措施反馈分析和动态仿真理论模型应用研究 (71563028) 江西省软课题: 隐性知识网络视角下的高技术企业科技创新绩效提升对策研究 (20141BBA10035) 等

出版发行附注:

本书获江西省“十二五”重点学科管理科学与工程资助出版

责任者附注:

祝琴, 女。现为南昌大学管理学院副教授。

书目附注:

有书目 (第145-164页)

提要文摘附注:

本书共分7章。第1章为引言, 介绍了本书写作的目的与意义和主要研究内容, 最后给出全文的组织结构; 第2章对本书所涉及的数据挖掘与知识发现理论做了了较为基础的概述; 第3章提出了一种改进的CABOSFV高属性维稀疏数据聚类算法; 第4章给出了具有高维稀疏特征的对象-属性空间的定义, 提出了对具有高维稀疏特征的对象-属性空间分割的方法识别其子空间的思想, 并提出了一种新型的两阶段联合聚类的算法, 实现对高维稀疏数据的对象维和属性维进行聚类分割以识别其子空间; 第5章提出了对象-属性边缘重叠区域的归属判断算; 第6章提出了高维稀疏对象-属性子空间优化方法; 第7章为总结与展望部分, 总结了本书的研究成果, 指出了进一步研究的方向。

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