Extensive experiments on the high-dimensional data sets show the robustness and outstanding performance of our proposed method.
通过在一系列高维数据集上的实验表明,该方法具有较好的健壮性和杰出的性能优势。
参考来源 - 基于数据局部结构信息的特征提取中的关键问题研究But it exists the limitation of memory for high-dimension data. So a deeply research will be continued.
但是,对高维数据的 分类,存在内存受限的问题,还需要进一步的深入研究。
参考来源 - 数据挖掘分类算法的研究与应用·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
应用推荐