Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 10
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 10
Ái Thi (Thy)
27
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2 Edition part 10. Knowledge Discovery demonstrates intelligent computing at its best, and is the most desirable and interesting end-product of Information Technology. To be able to discover and to extract knowledge from data is a task that many researchers and practitioners are endeavoring to accomplish. There is a lot of hidden knowledge waiting to be discovered – this is the challenge created by today’s abundance of data. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 2nd Edition organizes the most current concepts, theories, standards, methodologies, trends, challenges and applications of data mining (DM) and knowledge discovery. | 70 Christopher J.C. Burges Notice that the elements are squared distances despite the name. Pe can also be used to center both Gram matrices and distance matrices. We can see this as follows. Let C i j be that matrix whose ij th element is C i j . Then Pe xi Xj Pe PeXX Pe PeX PeX x -n xj - P . In addition using this result Pe x - -Xj 2 Pe Pe xi 2eiej xj 2eiej - 2x Xj Pe -2Pex XjPe -2 x - xj - . For the following theorem the earliest form of which is due to Schoenberg Schoenberg 1935 we first note that for any A e Mm and letting Q mee PeAPe 1 - Q A 1 - Q ij Aij - ARj - AC Aj 4.26 where AC AQ is the matrix A with each column replaced by the column mean Ar QA is A with each row replaced by the row mean and ARC QAQ is A with every element replaced by the mean of all the elements. Theorem Consider the class of symmetric matrices A e Sn such that A j 0 and Ai 0 Vi j. Then A -PeAPe is positive semidefinite if and only if A is a distance matrix with embedding space Rd for some d . Given that A is a distance matrix the minimal embedding dimension d is the rank of A and the embedding vectors are any set of Gram vectors of A scaled by a factor of . Proof Assume that A e Sm Aij 0 and Aii 0 Vi and that A is positive semidefinite. Since A is positive semidefinite it is also a Gram matrix that is there exist vectors x e Rm i 1 m such that A j x xj. Introduce y - x . Then from Eq. 4.26 A - -P P6 - -v.v - A I AR I AC ARC A. Aij -P AP ij xi x j -Aij Aij Aij - Aij 4.27 so that 2 v-v 2 x--x- 2 AR AC_ARC AR AC _ARC 2 yi yj xi xj Aii Aii Aii Ajj Ajj Ajj -2 -Aij ARj ACj - ARC 2Aij 4.28 using An 0 ARj ARj ACj AC and from the symmetry of A AR AC . Thus A is a distance matrix with embedding vectors yi. Now consider a matrix A e Sn that is a distance matrix so that Aij yi - yj 2 for some yi e Rd for some d and let Y be the matrix whose rows are the yi. Then since each row and column of Pe sums to zero we have A - PeAPe 2 PeY PeY hence A is positive semidefinite. Finally given a distance .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications
Bài giảng Khai mở dữ liệu: Từ khám phá tri thức đến khai mỏ dữ liệu (Knowledge Discovery in Databases - Data Mining)
Data mining: Concepts and Techniques (Third edition) - Part 1
KNODWAT: A scientific framework application for testing knowledge discovery methods for the biomedical domain
ADVANCES IN DATA MINING KNOWLEDGE DISCOVERY AND APPLICATIONS
Descriptive phrase extraction in text mining
Data mining: Concepts and Techniques (Third edition) - Part 2
DrugQuest - a text mining workflow for drug association discovery
Quantifying and filtering knowledge generated by literature based discovery
Mining and applications of repeating patterns
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.