噪声密度聚类第5页

箱线图怎么判断异常值_异常值检测算法--箱线图四分位检测异常值

weixin_39866265·2024-03-04 23:48

基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化

文章目录BERTopic简介模型加载地址文本加载数据处理BERTopic模型构建模型结果展示主题可视化总结BERTopic简介BERTopic论文地址：BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedureBERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间，并自动识别

Cachel wood·2024-03-04 20:45

【MATLAB源码-第152期】基于matlab的子空间方法(subspace method)的信道盲估计仿真，16QAM调制。

一、子空间方法的基本原理子空间方法的基本原理是将接收信号的空间分解为信号子空间和噪声子空间。

Matlab程序猿·2024-03-04 05:24

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-NR编解码LDPC和Polar概述(一)

目录NRLDPC和Polar编码技术概述LDPC（低密度奇偶校验码）LDPC工作原理LDPC应用场景：LDPC与其他编码技术相比的优势：Polar极化码Polar工作原理Polar应用场景：Polar与其他编码技术相比的优势

瑶光守护者·2024-03-03 19:11

基于引导滤波的暗通道matlab,基于加权引导滤波的水下图像增强算法

在水下环境中，由于水分子以及溶解的杂质对光线的吸收和散射作用，导致水下图像出现对比度低、噪声较大等严重的退化问题。这不仅降低了图像的整体视觉效果，而且给后续图像的自动处理和识别产生不利影响。

来自大马士革的钢·2024-03-03 17:08

如何让自己安静下来呢？

有可能是噪声，其他人！2.

陈泽木·2024-03-02 16:27

ggplot2绘制环状聚类热图

本文是要把昨天画的聚类热图给“掰弯”，gene<-read.csv(file="clipboard",header=T,sep="\t",check.names=F)#读入数据row.names(gene

钿璎纍纍佩珊珊·2024-02-29 17:01

诉诸存储和传输的编码

用脑补而不是重传对有损传输进行纠错后，有朋友评论：可现代的图像压缩、数据编码已经很大程度上把可以脑补的空间从传输载荷中沥干了——完美编码下所传输的数据是近乎噪声的没有任何特点的分布。

dog250·2024-02-28 09:20

探索LightGBM：监督式聚类与异常检测

导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。

Echo_Wish·2024-02-27 19:02

会文堂｜星月菩提佛珠挑选的几点误区

衡量星月密度的标准是什么?拿到一串星月，大多数人一眼瞧过去：星星很多，密密麻麻就得出结论，这是一串密度很好的星月。

朱军邀您共品茶·2024-02-27 11:21

概率密度函数（PDF）与神经网络中的激活函数

原创:项道德(daode3056,daode1212)在量子力学中，许多现象都是统计的结果，基本上用的是正态分布，然而，从本质上思考，应该还存在低阶的分布，标准的正态分布是它的极限，这样一来，或许在某些状态，要多关注瞬间与低能的统计分布，这就要推出一些低阶的分布，些分布大多都要出现特殊函数，先看看Besselfunction:以下是作者应用“第二类虚宗量的贝塞尔函数”的积分：它也代表一类分布，它是

daode3056·2024-02-23 13:31

体育场馆LED显示屏安装与设计的5个关键要点

以下是体育场馆LED显示屏安装的五个要点：1.安全性与可靠性要求：体育场馆人群密度大，因此LED显示屏的安全性能至关重要。

A hao·2024-02-20 23:59

D32 正交试验难度大？

最好是重复测试，可以考虑其检测的精密度。为什么较少的人使用正交呢

孤独的坚果儿·2024-02-20 21:20

为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图（Violin Plot）会出现负值部分？

它结合了箱形图（BoxPlot）和密度图（KernelDensityPlot）的特点：中间有箱形图表示四分位数和中位数，外围是密度估计曲线，显示数据分布的密度。

叶庭云·2024-02-20 21:05

wince 系统的数据采集器读取扫描数据并上传

由于仓库很宽，噪声大，有时无法听到声音提示，不知道扫描是否成功。操作人员意见很大（听不到扫描提示的就用手工记录条码，最后输入电脑），后来曾考虑用笔记本电脑做中继。感觉很变态。

ganyuanmen·2024-02-20 19:31

Google Earth Engine（GEE）——GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率

该数据集描述了人口的分布和密度，以每个细胞的人

此星光明·2024-02-20 18:43

基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(仿真图超多，结果超清晰)

频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时1、双极性不归零基带信号2、成型滤波(根升余弦滤波)后3、调制后4、加入高斯白噪声后

迎风打盹儿·2024-02-20 18:39

长时间飞行小妙招

降噪耳机能否发出反向的噪音，对冲掉发动机的噪声，实在是睡一个好觉的必备好物。最推荐的是BOSE的包耳降噪系列，可以

茶s·2024-02-20 18:09

【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别？白话讲解

经常有人会提到这个问题，从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是：分类是有具体分类的数量，而聚类是没有固定的分类数量。

思通数科x·2024-02-20 17:21

第十五章战斗激烈

蜘蛛的密度开始增加了，越来越多的蜘蛛开始登上了第一层。高塔，就要使用高塔的特性！危！正文：头上的方块被挖了下来，被我收进了物品栏里。“嘶嘶——”我抬起头，蜘蛛阴沉的脸正好对着我的眼睛。

412281·2024-02-20 17:21

车载氢气浓度传感器为氢能源车保驾护航

由于氢气的能量密度高，被认为是未来可持续能源的一种。因此，在汽车行业中，氢燃料电池汽车也备受

德克西尔·2024-02-20 17:58

深度学习与机器学习的关系

机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

用机器学习方法重构期货商品板块

通过机器学习AffinityPropagation（AP）聚类方法，不依托产品属性及上述标准

阿岛格·2024-02-20 16:48

SG5032EEN晶体振荡器SPXO

5G将使通信流量呈指数级增长，5G通信网络需要高速和宽带，同时将噪声水平保持在最低水平，这可以通过通信设备的高频低抖动参考时钟来实现，使用上述晶体振荡器SPXO，客户可以输入一个具有极低相位抖动和功率的高频参考时钟

Epson样品中心·2024-02-20 16:35

Multisim14.0详细安装教程图文

Multisim有强大的电路仿真和分析功能，包括电路的瞬态分析、稳态分析、时域分析、频域分析、噪声分析、失真分析和离散傅里叶分析等多种工具，在项目开发过程中，对某个电路模块进行初步分析和仿真，能节省不少时间

万里黄沙·2024-02-20 16:49

生成对抗网络----GAN

{生成器(Generator):负责从随机噪声中学习生成与真实数据相似的数据。判别器(Discriminator

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:30

2020-02-14

和德国法国相比，美国铁路的密度

TESTTYPE01·2024-02-20 14:38

三防平板丨三防平板电脑丨三防加固平板丨智能化应用

制造业是一个需要精密度极高的行业，而三防平板的高精度触控屏幕可以提供更精确的控制和操作，从而降低了误差率，提高了生产效率和产品质量。

emdoorrugged·2024-02-20 13:55

你相信宇宙产生于一场大爆炸吗？

根据1937年美国科学家哈勃观察到的宇宙的红移现象，推导出宇宙是由138亿年前一个密度无限大、质量无限大、引力无限大、能量无限大、体积无限小的奇点爆炸而来。

灵遁者·2024-02-20 12:41

python机器学习库Scikit-learn

在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能：分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多，但是他们都符合基本的接口定义，为了是使用不同的算法时，所使用的接口时统一的。

崔吉龙·2024-02-20 12:49

NIKS细胞的电转染实验条件

使用Entranster-E电转液与指数衰减脉冲电转仪时NIKS细胞的电转染条件是：对于0.2cm电转杯，细胞密度为2x10^6cells/ml，DNA用量为2μg，电转液体积为100μl，电压为170V

实验小助手·2024-02-20 11:40

GWO优化kmeans

而K-means是一种经典的聚类算法，用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中，主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。

2301_78492934·2024-02-20 11:47

21种matlab信号分解方法汇总

21中信号分解方法汇总CEEMD(互补集合经验模态分解)CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)EEMD(集合经验模态分解）EMD(经验模态分解)ESMD(极点对称模态分解）EWT(经验小波变换分解

2301_78492934·2024-02-20 11:16

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态）分解后计算各分解分量峭度值、能量熵

2301_78492934·2024-02-20 11:16

GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类

遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。

2301_78492934·2024-02-20 11:14

中原焦点团队网初30亚梅连续分享第113天 20211210周五

一读：《为何家会伤人》第2—15页每一次分手都是心灵的修复1恋爱是我们生命中能自主建立的最亲密的关系，只论亲密度，亲子关系毫不逊色，但是，亲子关系是天赐的，恋爱关系却是我们自己选择的。

希望123456789·2024-02-20 10:22

趣学贝叶斯统计：概率密度分布(probability density function)

目录1.分布:PDF与PMFPDFPMF2.将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率：导数3.R语言实践4.小结1.分布:PDF与PMFPDFPDF定义在连续值上。

Ashleyxxihf·2024-02-20 09:03

Echarts绘制任意数据的正态分布图

正态分布是一种连续型的概率分布，其概率密度函数（ProbabilityDensityFunction，简称PDF）可以通过一个平均值（μ，mu）和标准差（σ，sigma）来完全描述。

tsunami_______·2024-02-20 08:28

你知道吗？轻跳可预防骨质疏松

便能收到增加骨密度，防止骨质疏松的良好效果。倘若觉得单纯清跳枯燥，可用跳绳的方法。或者两者交替进行。此外，一些动作不激烈的舞蹈对预防骨质疏松也有良好的效果。

359一牡丹江一杨金芝一路老师·2024-02-20 07:42

卷积CNN中的数学知识

我们可以看到，在边缘（也就是台阶处），二阶微分值非常大，其他地方值比较小或者接近0.那我们就会得到一个结论，微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点的突变程度成正比，这样，图像微分增强边缘和其他突变（如噪声

数据智能谷·2024-02-20 07:30

2019-11-30

一、工作计划1运用新网格完成：（1）密度扫描、功率扫描。

锅炉工的自我修养·2024-02-20 07:47

关于一些图像的期刊与会议和小波压缩感知CS

图像的分辨率主要指的是空间分辨率，即图像的像素密度以及单位面积的像素尺度，它描述了一幅图像中所包含细节的多少。分辨率越高，图像的细节越丰富，包含的信息含量就越多。

SRT字符不够·2024-02-20 06:06

机器学习第30天

高斯混合聚类的算法流程如下图所示：密度聚类则是基于密度的聚类，它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接性（密度可达

熊猫学猿·2024-02-20 05:49

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据，而不会导致预测结果出现显著偏差。

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

openAI的sora的技术原理是什么

Sora从类似于静态噪声的视频开始，通过多个步骤逐渐去除噪声，视频也从最初的随机像素转化为清晰的图像场景。这种工作方式类似于OpenAI的图像生成工具DALL-E。

kfjh·2024-02-20 01:23

“利用电子医院记录，针对急性护理环境中的老年人，开发并验证了一项医院脆弱风险评分：一项观察性研究“

首先，我们进行了聚类分析，以识别住院的75岁及以上年龄段的老年人群，其资源利用率高，并且诊断与脆弱有关。第二，我们根据ICD

ericliu2017·2024-02-20 01:52

失眠怎么办：嘈杂、安静、光亮、黑暗，你选哪一个？

你可能是其中一员，因此尽量使自己睡眠的环境没有噪声，比如用地毯、其他面料的织物或者其他可以隔离声音的物体，看看这样能否改善你的睡眠。

失眠怎么办·2024-02-20 00:45

Day13：猫与洗衣机

比如，如果定期给骨骼施以一定的压力则有益于骨密度的上升。非生物体，也就是没有生命力的物体，在压力下往往会衰竭，或者折损。这一区别可以被视为生物体与非生物体之间的

钱塘风华·2024-02-19 23:38

GAN生成对抗性网络

或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络，其拟合能力最好G(Generator)：用于捕获数据分布的生成模型(生成图像的网络)；接收到随机的噪声

Dirschs·2024-02-19 23:19

SPSSAU【文本分析】|文本聚类

SPSSAU共提供两种文本聚类方式，分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析，并且进行可视化展示，即针对关键词进行聚类，此处关键词可以自由选择。

spssau·2024-02-19 23:44

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