Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
As the emergement of high-throughput measurement technologies, we are entering the big data era. Modern data are often generated from heterogeneous multiple sources, thus can be called multi-view data. The challenge of effectively integrating such data for decision making and novel knowledge discovery is raised. Matrix factorization methods have historically played important roles in various analyses...
Kernel Spectral Clustering (KSC) solves a weighted kernel principal component analysis problem in a primal-dual optimization framework. It builds an unsupervised model on a small subset of data using the dual solution of the optimization problem. This allows KSC to have a powerful out-of-sample extension property leading to good cluster generalization w.r.t. unseen data points. However, in the presence...
Intelligent Transportation Systems (ITS) plays a significant role in the traffic management, i.e. traffic jam prediction, route guidance. Due to the hardware failure or data transformation failure, some traffic observation data may be occasionally missed, which seriously affect intelligent transportation information service. So, the completion of traffic observation data has now become an issue that...
We propose an effective subspace selection scheme as a post-processing step to improve results obtained by sparse subspace clustering (SSC). Our method starts by the computation of stable subspaces using a novel random sampling scheme. Thus constructed preliminary subspaces are used to identify the initially incorrectly clustered data points and then to reassign them to more suitable clusters based...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.