一种基于改进L1正则化和聚类的高维数据特征选择方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110525604.8

申请日：

2021-05-14

公开(公告)号：

CN113177604A

公开(公告)日：

2021-07-27

发明(设计)人：

栗伟谢维冬王林洁闵新王珊珊于鲲

申请人：

申请人地址：

110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G16B4000

代理机构：

沈阳东大知识产权代理有限公司 21109

代理人：

李珉

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-07-27	公开	公开
2021-08-13	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20210514

共 50 条

[1]

一种基于改进L1正则化和聚类的高维数据特征选择方法 [P].

栗伟 ;

谢维冬 ;

王林洁 ;

闵新 ;

王珊珊 ;

于鲲 .

中国专利 :CN113177604B ,2024-04-16

[2]

一种基于mRMR和MBFA的高维数据特征选择方法 [P].

栗伟 ;

王林洁 ;

谢维冬 ;

于鲲 ;

闵新 ;

王珊珊 .

中国专利 :CN113160881A ,2021-07-23

[3]

一种基于密度聚类的面向聚类算法的特征选择方法 [P].

李晖 ;

施若 ;

冯刚 .

中国专利 :CN109543775A ,2019-03-29

[4]

融合L1正则化与链接属性的社交媒体数据特征选择方法 [P].

潘晓光 ;

令狐彬 ;

张娜 ;

张雅娜 ;

陈智娇 .

中国专利 :CN114692011A ,2022-07-01

[5]

基于共识聚类的政务数据多视图特征选择方法及系统 [P].

曾海鑫 ;

施一帆 ;

曾焕强 ;

龚鑫荣 ;

蔡磊 ;

林琦 ;

郑惠洁 ;

杨楷翔 .

中国专利 :CN120123718B ,2025-07-22

[6]

基于共识聚类的政务数据多视图特征选择方法及系统 [P].

曾海鑫 ;

施一帆 ;

曾焕强 ;

龚鑫荣 ;

蔡磊 ;

林琦 ;

郑惠洁 ;

杨楷翔 .

中国专利 :CN120123718A ,2025-06-10

[7]

一种基于聚类和特征匹配的改进kNN算法 [P].

孙善宝 ;

罗清彩 ;

于治楼 .

中国专利 :CN109508747A ,2019-03-22

[8]

一种高维网络流量数据的特征选择方法及系统 [P].

贾伟 ;

胡亮 ;

葛俊海 ;

戴成杰 ;

赵学健 .

中国专利 :CN117591849A ,2024-02-23

[9]

基于L1-正则化逻辑回归和GBDT的dpi特征选择方法 [P].

项亮 ;

潘信法 .

中国专利 :CN112287991A ,2021-01-29

[10]

基于L1-正则化逻辑回归和GBDT的dpi特征选择方法 [P].

项亮 ;

潘信法 .

中国专利 :CN112287991B ,2024-05-03

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