《表2 所属各类的观测：基于动态离差平方和准则的无监督机器学习》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
假设已知以p个变量x1，x2，…，xp为指标的n个样品如表1所示，可以划分为C1，…，CK类如表2如示。
| 图表编号 | XD007461100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.11.15 |
| 作者 | 肖枝洪、于浩、王一超 |
| 绘制单位 | 重庆理工大学理学院、重庆理工大学理学院、重庆理工大学理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 计算复杂度比较：稀疏回归和流形学习的无监督特征选择算法》2020.09.05
- 《表2 数据集描述：稀疏回归和流形学习的无监督特征选择算法》2020.09.05
- 《表1 行程时间预测误差：基于参与式机器学习方法的行程时间动态预测模型》2021.02.01
- 《表7 基于共享潜在空间的无监督模型总结》2020.12.01
- 《表8 基于特征分离的无监督模型总结》2020.12.01
- 《表6 基于潜在编码的无监督模型总结》2020.12.01
- 《表1 气泡破碎试验条件：基于序列到序列模型的无监督文本简化方法》2021.01.05
- 《表1 测试环境配置参数：基于自动机器学习的云平台动态资源调度研究》2020.05.05
- 《表2 模拟测试结果：基于自动机器学习的云平台动态资源调度研究》2020.05.05
- 《表3 归一化互信息对比：基于正则互表示的无监督特征选择方法》2020.07.10
- 《表2 聚类准确率对比：基于正则互表示的无监督特征选择方法》2020.07.10
- 《表4 冗余率对比：基于正则互表示的无监督特征选择方法》2020.07.10
- 《表1 实验数据集：基于正则互表示的无监督特征选择方法》2020.07.10
- 《表2 基于不同空间欧氏距离的无监督人脸识别性能结果1)》2020.09.30
- 《表2 四个数据集的信息：一种基于用户结构和属性的无监督用户对齐方法》2020.01.30
- 《表1 符号和意义：一种基于用户结构和属性的无监督用户对齐方法》2020.01.30
- 《表6 各类案件刑期分布：基于机器学习的司法数据分析及建模研究——以“故意伤害罪”为例》2020.01.01
- 《表4 5种机器学习模型的NSL-KDD训练数据集的无交叉验证实验》2019.07.20
- 《表2 数据集说明表：基于节点度中心性的无监督特征选择》2019.03.01
- 《表2 效应函数的系数及其离差平方和》2019.11.25