说明: 高维数据,如航天遥感数据、生物数据、网络数据以及金融市场交易数据等, 其处理面临两个问题:一是维数灾难(curses of dimensionality)问题,维数膨胀 给高维数据中模式识别和规则发现带来极大挑战;二是维数的增长又带来“维数 福音”,高维数据中蕴藏的丰富信息中可产生解决问题的新的可能性。如何将高 维数据表示在低维空间中,并由此发现其内在结构是高维信息处理研究的关键问 题之一。降维方法作为克服“维数灾难”的有效手段,己经引起了人们广泛的注意, 相应研究方兴未艾。本文提出并研究了高
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