高维数据聚类 (HDDC) 工具箱包含用于高维数据的高效无监督分类器。 该分类器基于适用于高维数据的高斯模型。 参考：C. Bouveyron、S. Girard 和 C. Schmid，高维数据聚类、计算统计和数据分析，2007 年

克里金算法C++版本，解决高维插值问题

摘要:商品简介为企业提供着向消费者传递商品信息，并激起消费者购买欲的重要作用。但是鲜有研究对商品简介文本的营销效果进行分析。为了弥补上述研究缺陷，本文基于营销实

面向高维小样本数据的分类特征选择算法研究.pdf

高维数据子空间聚类算法研究.pdf

高维海量数据集离群点挖掘算法研究及其应用.pdf

热熔器 融合套索，可对各组进行高维回归。 该软件包实现了描述的模型 。 安装 library( ' devtools ' ) install_github( ' FrankD/fuser ' ) 例子 另请参阅随附的插图。 library( fuser ) set.seed( 123 ) # Generate simple heterogeneous dataset k = 4 # number of groups p = 100 # number of covariates n.group = 15 # number of samples per group sigma = 0.05 # observation noise sd groups = rep( 1 : k , each = n.group ) # group indicators # sparse linear coeff

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T-SNE可视化高维数据

高维多目标优化问题一般指目标个数为4个 或以上时的多目标优化问题.由于种群中非支配解数量随着目标数量的增加而急剧增多,导致进化算法的进化压力严重降低,求解效率低.针对该问题,提出一种基于粒子群的高维多目标问题求解方法,在目标空间中引入一系列的参考点,根据参考点筛选出能兼顾多样性和收敛性的非支配解作为粒子的全局最优,以增大选择压力.同时,提出了基于参考点的外部档案维护策略,以保持最后所得解集的多样性.在标准测试函数DTLZ2上的仿真结果表明,所提方法在求解高维多目标问题时能够得到收敛性和分布性都较好的解集.