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機器學習聚類算法有哪幾種
聚類是一種將數據點按一定規(guī)則分群的機器學習技術。給定一組數據點，我們可以使用聚類算法將每個數據點分類到一個特定的簇中。
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機器學習的三個基本問題
在科技日新月異的今天，機器學習已成為引領變革的重要力量。它使得計算機能夠從數據中學習并自主做出決策，從而極大地擴展了人工智能的應用范圍。然而，要實現這些令人驚嘆的功能，首先需要理解機器學習的三個基本問題：分類、回歸與聚類。本文將深入探討這三個問題的內涵、應用場景以及它們在機器學習中的核心地位。
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非參數建模方法在電廠設備故障預警中的應用研究
摘要:以火電機組鍋爐側的換熱四管為研究對象,采用非參數建模方法建立其對應的狀態(tài)估計模型,通過聚類獲取正常工況下的狀態(tài)矩陣,結合專家知識庫準確地對鍋爐四管進行故障預警。仿真實驗結果表明,所提的非參數建模方法能夠在故障微小變化的早期偵破出異常,實現設備早期的故障預警,具有較好的工程推廣前景。
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一種符號化的授時偏差預測方法
摘要：提出了一種通過符號化方法對授時系統時間偏差進行預測的方法。該方法利用矢量擬合來表達時間序列的走勢形態(tài)，采用聚類算法對形態(tài)進行聚類，然后根據聚類結果得到符號序列，并用不完全抽取方法來抽取序列模式。預測時，可根據學習得到的模式集來對新序列做出預測分析。通過對授時系統誤差數據的實驗表明，該方法可以對時間偏差進行較好預測，并可對預測的數值進行校準，從而進一步提高授時精度。
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你了解大數據分析模型嗎
關聯規(guī)則分析（Apriori） Apriori算法簡介：Apriori 算法是一種挖掘關聯規(guī)則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。 Ap
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雙聚類的研究與進展
近年來隨著基因芯片和DNA微陣列等高通量檢測技術的發(fā)展，產生了眾多的基因表達數據。對這些數據進行有效的分析已經成為后基因組時代的研究重點。一般的聚類是根據數據的全部屬性將數據聚類，這種聚類方式稱為傳統聚類
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雙聚類的研究與進展
近年來隨著基因芯片和DNA微陣列等高通量檢測技術的發(fā)展，產生了眾多的基因表達數據。對這些數據進行有效的分析已經成為后基因組時代的研究重點。一般的聚類是根據數據的全部屬性將數據聚類，這種聚類方式稱為傳統聚類
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一種基于密度的聚類的算法
一種基于密度的聚類的算法
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基于聚類算法人臉識別方法的研究
0.引言 在智能小區(qū)的安防系統中，人臉識別技術的應用，提高了安防報警系統的安全可靠性。人臉識別技術因其具有非接觸性、特征提取方便、防偽性能高等優(yōu)勢得到廣泛的應用。人臉識別技術綜合了計算機、通信、光學
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復雜背景下的車牌自動識別系統
0 引言 隨著現代交通的發(fā)展，車牌自動識別技術越來越成為智能交通的重要組成部分。車牌識別技術主要是采用計算機圖像處理技術對車牌的圖像進行分析，以自動提取車牌信息，確定車牌號。一般說來，在車牌自動識
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數據挖掘技術在客戶管理中的應用研究
數據挖掘技術，是從大量、無序、靜態(tài)的數據中發(fā)現有價值的規(guī)律和模式的過程。在分析了數據挖掘技術的應用特點的基礎上，討論了客戶管理的特殊性，并就算法選擇、模型構建、工具的應用等關鍵環(huán)節(jié)，給出了在客戶管理中應用數據挖掘技術的實用方案，最后進行了簡要的效果評價與分析，對于同類應用具有參考價值。
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