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时间聚类分析简介

2022/07/16117 作者:佚名
导读:时间聚类分析,TCA算法的思想就是确定在一个序列图像上所有点是在什么时间出现变化(响应)极大值(极小值),而忽略其他细节 时间聚类分析TCA(temporal clustering analysis) TCA算法简单,并且行之有效。在不需要知道实验范式的情况下,就可以找到实验响应的极大值出现的时间、空间情况,这对从海量数据中寻找有用信息是非常有效的。 TCA算法实现简单,可以迁移到众多图像处理提取

时间聚类分析,TCA算法的思想就是确定在一个序列图像上所有点是在什么时间出现变化(响应)极大值(极小值),而忽略其他细节

时间聚类分析TCA(temporal clustering analysis)

TCA算法简单,并且行之有效。在不需要知道实验范式的情况下,就可以找到实验响应的极大值出现的时间、空间情况,这对从海量数据中寻找有用信息是非常有效的。

TCA算法实现简单,可以迁移到众多图像处理提取信号的领域。

TCA的发展

不同的极值标准(绝对值,最大、最小)

权重TCA(聚类考虑幅值)

迭代TCA(多峰时空激活)

*文章为作者独立观点,不代表造价通立场,除来源是“造价通”外。
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