[算法与数据结构] 基于降维BP神经网络的高维数据分类研究

说明： 为确保高维数据的神经网络分类精度,提出了先降维后分类的方法。采用主成分分析(PCA)法实现高维数据的降维。通过分析传统BP算法,提出分两步来更新网络权值的扰动BP学习方法。采用MATLAB对降维分类算法的分类精度和误差收敛速度进行分析。仿真结果显示:先降维再采用扰动BP网络进行高维数据分类可大大提高数据的分类精度和训练速度。
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[算法与数据结构] 一种基于网格方法的高维数据流子空间聚类算法

说明： 基于对网格聚类方法的分析,结合由底向上的网格方法和自顶向下的网格方法,设计了一个能在线处理高维数据流的子空间聚类算法。通过利用由底向上网格方法对数据的压缩能力和自顶向下网格方法处理高维数据的能力,算法能基于对数据流的一次扫描,快速识别数据中位于不同子空间内的簇。理论分析以及在多个数据集上的实验表明算法具有较高的计算精度与计算效率。
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[算法与数据结构] 基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法

说明： 提出一种基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法。首先,通过相似性度量函数计算得到高维空间对象相似度矩阵,并利用近邻法、Floyd最短路径算法将相似度矩阵转换为最短路径距离矩阵;然后,将高维特征变换转化为遗传优化问题,利用特征变换降维后的二维数据进行k-均值聚类,并根据(高维坐标,降维后二维坐标)值进行RBF神经网络训练,当新对象输入时,利用训练好的神经网络对其进行二维映射,通过判断该对象与各聚类簇中心距离的远近获得其归属;最后,通过试验验证了改进相似性度量函数能够有效表达高维数据对象间
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[算法与数据结构] 高维数据降维方法研究

说明： 本文介绍了MDS、Isomap等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进行了探讨。
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[算法与数据结构] sift算法实现sift.rar

说明： sift算法的实现代码
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[算法与数据结构] An introduction to statistical learning (using R)

说明： 一本很好的R语言统计学习书籍。对统计学有深入简出的讲解，并以R语言为例列举了如何实现。
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[算法与数据结构] 计算光谱夹角的matlab代码，内有注释

说明： 计算光谱夹角的matlab代码，内有注释。光谱角填图SAM算法
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[Hadoop] hadoop2.7.2 win10编译下的

说明： win10下编译的hadoop2.7.2。自带的本地库都不缺。适合自己的电脑
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[算法与数据结构] 大数据安全与隐私保护

说明： 大数据(Big Data)是当前学术界和产业界的研究热点,正影响着人们日常生活方式、工作习惯及思考模式.但目前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险,大数据所导致的隐私泄露为用户带来严重困扰,虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果.该文分析了实现大数据安全与隐私保护所面临的技术挑战,整理了若干关键技术及其最新进展.分析指出大数据在引入安全问题的同时,也是解决信息安全问题的有效手段.它为信息安全领域的发展带来了新的契机.
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[算法与数据结构] 大数据时代的个人隐私保护

说明： 随着信息技术的发展,以Web2.0技术为基础的博客、微博、社交网络等新兴服务和物联网以前所未有的发展速度产生了类型繁多的数据,而云计算为数据的存储提供了基础平台,这一切造就了大数据时代的正式到来.大数据中蕴藏着巨大的价值,是企业的宝贵财富.但大数据同时也带来了巨大的挑战,个人隐私保护问题就是其中之一.迅速发展的互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分,人们在网络上留下了许多数据足迹,这些数据足迹具有累积性和关联性,将多处数据足迹聚集在一起,就可以发现个人的隐私信息.恶意分子利用这些信息进行欺诈
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[算法与数据结构] 大数据系统和分析技术综述

说明： 首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.
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[算法与数据结构] surprise库

说明： 超好用的推荐系统库，简单易用，安装容易出bug，下载可咨询安装常见问题。
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