一种用于对样本进行加权的可视分析系统和方法

    公开(公告)号:CN116701879A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310840644.0

    申请日:2023-07-10

    Abstract: 本发明提出一种用于对样本进行加权的可视分析系统和方法,其中,方法包括:接收多个验证样本和多个训练样本,其中多个训练样本中的第一部分样本已知其类别标注正确,第二部分样本已知其类别标注错误,并且剩余的第三部分样本未知其类别标注是否正确;根据多个验证样本和多个训练样本,生成每个验证样本对每个训练样本的加权关系;根据第一部分样本和第二部分样本,以及每个验证样本对每个训练样本的加权关系,通过迭代更新每个验证样本的权重并计算对应的多个验证样本的正确性和平衡性,生成每个验证样本的最终权重;以及显示多个验证样本、多个训练样本、每个验证样本对每个训练样本的加权关系、以及每个验证样本的最终权重。

    大规模数据集进行网格布局的可视化的系统、方法和计算机程序产品

    公开(公告)号:CN118839044A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410855806.2

    申请日:2024-06-28

    Abstract: 本发明公开了大规模数据集进行网格布局的可视化的计算机系统、方法和程序产品,方法包括:获取带有类别层次结构的大规模数据集以及在显示页面上显示的样本个数K,大规模数据集包含N个样本、类别层次结构以及样本对类别的隶属度;从N个样本中随机抽取第一组K个样本;计算第一组K个样本中每个样本对于第一类别中每个类别的隶属度;计算第一组K个样本中每个样本在显示页面上的布局位置;为第一类别中的每个类别分配一种颜色;在显示页面上显示第一组K个样本。该系统、方法和程序产品能够在对带有类别层次结构的大规模数据集进行探索的过程中保持视觉的稳定性,及将混淆样本放置在混淆聚类类别的边界处,使用户容易追踪与分析数据。

    用于对样本进行可视化的方法、系统和可读存储介质

    公开(公告)号:CN116578374A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310633032.4

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明公开了用于对样本进行可视化的方法、系统和可读存储介质。其中,系统包括:接收模块用于接收多个样本,其中每个样本的信息包括该样本对应的特征向量、该样本的聚类类别与标注类别;投影模块用于根据多个样本中的每个样本的特征,获得多个样本在二维平面上的投影点的位置;网格生成模块用于根据多个样本中的每个样本将其投影点的位置,获得多个样本在二维平面上对应的网格;网格调整模块用于迭代调整样本对应的网格的位置,从而获取多个样本对应的网格更新后的位置;可视化模块被配置为根据多个样本中的每个样本对应的网格与网格更新后的位置,在二维平面上对多个样本进行可视化展示。

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