数据向量造句
例句与造句
- 和现有的精确索引机制相比，可以显著减少检索时需要访问数据向量的次数。
- 与基于nmf算法的文本聚类不同,我们的算法力求以无监督的方式,在时间复杂度允许的范围内,找到更适合于分类操作的数据向量间的几何局部特征向量及相应的各文档的编码向量。
- 基于文本空间的文本聚类因为其具有高维的特征而不容易直接实现,所以文本聚类的首要步骤就是将文本空间的数据投影到较低维的语义空间里,使在文本空间里相邻的数据向量在语义空间里根据某些提取的特征参数而相似。
- 与pca (主分量分析)和vq (矢量量化)等降维算法不同, nmf (非负矩阵分解)算法能够分解出非负的,稀疏的特征矩阵和编码矩阵,能够提取原始数据向量的局部特征,使基于局部特征进行分类的聚类算法更容易实现。
- 用数据向量造句挺难的，這是一个万能造句的方法