Алгоритм LLE-HKAP для высокоразмерных наборов данных |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-02-24 14:49 В данной работе представлен алгоритм LLE-HKAP для высокоразмерных наборов данных. Алгоритм решает проблемы, связанные с неопределенностью центра кластера и количеством кластеров, используя двухчастную стратегию, включающую метод Locally Linear Embedding (LLE) для снижения размерности и алгоритм Hybrid Kernel Affinity Propagation (HKAP). Алгоритм LLE-HKAP демонстрирует эффективность в точном определении числа кластеров и хорошей производительности по различным метрикам. https://www.researchgate.net/publication/328850116_An_Affinity_Propagation_Clustering_Method_Using_Hybrid_Kernel_Function_with_LLE Источник: www.researchgate.net Комментарии: |
|