CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

§ 避免绝对值小的数作除数 § 避免两个相近的数据相减 § 要防止大数“吃掉”小数 § 尽量减少计算工作量 § 选用数值稳定性好的算法

第一数据的来源 数据的来源主要有两种渠道: 一种是通过直接的调查获得的原始数据,一般称之为第一手或直接的统 计数据; 另一种是别人调查的数据,并将这些数据进行加工和汇总后公布的数 据,通常称之为第二手或间接的统计数据

1.把下列各数按四舍五入规则舍入为有3位小数的近似数,并写出近似数的绝对误差和 相对误差,指出近似数有几位有效数字: 93.18222,4.32250,15.94774,17.36751

定理2(收敛数列的有界性) 如果数列{xn}收敛,那么数列{xn}一定有界 证明设数列{xn}收敛于a 根据数列极限的定义,Vε=1,3N∈N+,当n>N时,有

本节之所以称为讲座0因为它只是一个很简单的例子还谈不上正式入门但他具备了部分的思想 [x0,x1,x2,x3]=[90,70,100,70] 为达到压缩我们可取(x0+x1)/2(x0-x1)/2来代表x0,x1 这样[90,70]可表示为[80,10]80即平均数10是小范围波动数(可想象出一种波的形状) 90,70]--[8,10,100,70]-)85,15 可以想象80和85都是局部的平均值反映大的总体的状态是变化相对缓慢的值可以认为他们是低频部

基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)

集与集的运算是测度与积分理论的基础.本章先介绍集论的一些基本内容,包括 集与集的运算,可数集和基数,一些具有某些运算封闭性的集类如环与σ一代数等.然后介 绍R中的一些常见的点集

发展历史 应用 插值问题的提出 插值问题所需研究的问题 ❖插值多项式的存在唯一性 ❖拉格朗日插值多项式 ❖截断误差 ❖数值实例 ❖拉格朗日插值多项式的优缺点

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