版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果,也不包含本人為獲得浙江工商大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。簽名:日期:∞『f年/,月P日關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明本學(xué)位論文作者完全了解浙江工商大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定
2、:浙江工商大學(xué)有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán),允許論文被查閱和借閱,可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文,并且本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。保密的學(xué)位論文在解密后也遵守此規(guī)定。簽名:導(dǎo)師簽日期:商業(yè)數(shù)據(jù)流降維方法及其聚類(lèi)算法研究摘要20世紀(jì)末,數(shù)據(jù)流作為一種新的、更切合實(shí)際的數(shù)據(jù)模型廣泛出現(xiàn)在眾多商業(yè)領(lǐng)域。它們具有數(shù)據(jù)量大、可無(wú)限、漂
3、移特征、變化快、要求快速響應(yīng)、適合于線(xiàn)性?huà)呙?、隨機(jī)存取代價(jià)高等特點(diǎn),且蘊(yùn)含著企業(yè)的運(yùn)行規(guī)律、管理要求、影響因素、變化趨勢(shì)等價(jià)值極高的信息,更能反映企業(yè)運(yùn)行、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)對(duì)象等動(dòng)態(tài)變化情況,但與此同時(shí),這些具有多變性和無(wú)限性的數(shù)據(jù)流也給計(jì)算機(jī)帶來(lái)了存儲(chǔ)空間、計(jì)算速度和通信能力等方面的挑戰(zhàn)。盡管數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘靜態(tài)數(shù)據(jù)集方面已經(jīng)取得了很多成果,但將它擴(kuò)展到動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流挖掘中,尤其是動(dòng)態(tài)商業(yè)數(shù)據(jù)流挖掘中仍具有很大的挑戰(zhàn)性。在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流環(huán)境中
4、,快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)維數(shù)的升高,導(dǎo)致現(xiàn)有針對(duì)小數(shù)據(jù)量及低維空間中的算法性能迅速下降,甚至低維空間中的距離、相似度度量將不復(fù)存在。本文采用滑動(dòng)窗口作為數(shù)據(jù)流統(tǒng)一管理模型,在此基礎(chǔ)上首先針對(duì)數(shù)據(jù)降維,從特征選擇和特征抽取兩方面對(duì)高維數(shù)據(jù)降維研究現(xiàn)狀進(jìn)行全面細(xì)致的綜述與分析,并分析了最新關(guān)于數(shù)據(jù)降維的六點(diǎn)研究趨勢(shì)。同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)聚類(lèi),從傳統(tǒng)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流兩方面對(duì)聚類(lèi)算法進(jìn)行了比較分析。接著在第二章對(duì)前人研究進(jìn)行綜述的基礎(chǔ)上提出了兩種數(shù)據(jù)降
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 高維數(shù)據(jù)流快速降維聚類(lèi)算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流降維算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法及其應(yīng)用.pdf
- 數(shù)據(jù)流聚類(lèi)方法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法及其應(yīng)用的研究.pdf
- 面向數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于網(wǎng)格方法的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)流的聚類(lèi)算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流混合屬性聚類(lèi)算法研究.pdf
- 時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)流的增量聚類(lèi)算法研究及其應(yīng)用.pdf
- 基于網(wǎng)格的高維數(shù)據(jù)流與序列數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于子空間的高維數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法研究.pdf
- 面向主題的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法研究.pdf
- 面向數(shù)據(jù)流的優(yōu)化聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于網(wǎng)格的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于改進(jìn)的CLIQUE算法的高維數(shù)據(jù)流聚類(lèi)研究.pdf
- 混合屬性聚類(lèi)融合及數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于網(wǎng)格的并行聚類(lèi)算法及數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法研究.pdf
- 分布式數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于蜂群算法的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論