PCA
多维偏好分析及其在实际决策中的应用:基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(Multidimensional Preference Analysis, MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。 在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。 本文本将研究采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和K均值聚类算法对鸢尾花数据集进行降维分析和模式识别。
12/27/2024 2:53:18 PM
Everton Gomede, PhD
利用 PRIMO 重构 M87 黑洞图像,普林斯顿高等研究院成功将「甜甜圈」变身「金戒指」
内容一览:2019 年,「事件视界望远镜 (Event Horizon Telescope,简称 EHT)」全球研究团队发布了人类历史上第一张黑洞照片,受限于当时的观测条件,这张黑洞图像只呈现出一个模糊不清的轮廓。近日,天体物理学期刊《The Astrophysical Journal Letters》上发布了一篇基于 PRIMO 算法 重构 M87 黑洞图像的论文,该研究成果带来了更加清晰的黑洞图像。
关键词:M87 黑洞 PRIMO 算法 PCA
5/31/2023 9:57:00 PM
HyperAI超神经
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