一种新的高维数据降维方法

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摘要 一、前言现实世界中存在着大量的复杂事物及现象,人们希望揭示隐藏在这些纷繁芜杂的表象下的事物和现象的客观规律。随着信息技术的发展,我们面对的数据越来越复杂,往往具有如下特点:(1)样本点数量巨大;(2)数据收集的频率越来越高;(3)数据内部存在结构化的特征;(4)指标变量众多。例如天气状况,用来描述气象特征的指标非常多,像温度,湿度,气压,
机构地区 不详
出处 《统计与咨询》 2012年4期
出版日期 2012年04月14日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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