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面向高维复杂模式分析的特征抽取和聚类分类的理论算法研究

2014年 基础理论
  • 成果简介
高维复杂的模式分析是当代信息社会的最重要研究内容之一。时下随着信息感知手段和能力的增强，数据量越来越大、维数越来越高，造成“维数灾难”问题，如：视频目标识别、生物信息数据分析等。本项目针对高维大数据的模式识别特点和应用需求，通过系统性地研究，提出以下解决思路：通过提出新的特征选择机制和新的特征降维框架来去除冗余特征和降低特征维数，通过提出新的集成分类器和新的聚类算法来提高大数据的分类和聚类...
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