1.3 Research ContributionsIn this d

1.3 Research Contributions
In this dissertation, we present a scalable physics-based data modeling framework
(see Figure 1.1) for unsupervised high-dimensional applications. Particularly
speaking, our contributions in this research include:
• Density-Aware Clustering based on Aggregated Heat Kernel and Its
Transformation
We proposed a diffusion-based Aggregated Heat Kernel (AHK) to improve
the clustering stability, and a Local Density Affinity Transformation (LDAT)
to correct the bias originating from different cluster densities. AHK aggregately
models the heat diffusion traces along all the time scales, so it ensures

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1.3 ผลงานวิจัยในวิทยานิพนธ์นี้ เรานำเสนอข้อมูลฟิสิกส์ขนาดกรอบการสร้างโมเดล(ดูรูป 1.1) สำหรับการใช้งานสูงมิติที่ขั่ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งการพูด ผลงานของเราในงานวิจัยนี้รวมถึง:•ทราบความหนาแน่นของคลัสเตอร์ตามเคอร์เนลความร้อนรวมและการเปลี่ยนแปลงเรานำเสนอที่ใช้แพร่รวมความร้อนเคอร์เนล (AHK) เพื่อปรับปรุงความมั่นคงระบบคลัสเตอร์ และการแปลงความสัมพันธ์ความหนาแน่นภายใน (LDAT)การแก้ไขความโน้มเอียงที่เกิดจากความหนาแน่นของคลัสเตอร์ที่แตกต่างกัน AHK aggregatelyเครื่องชั่งรุ่นร่องรอยการแพร่ความร้อนตลอดเวลา เพื่อให้แน่ใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.3 ผลงานวิจัย
ในวิทยานิพนธ์นี้เรานำเสนอกรอบการสร้างแบบจำลองข้อมูลฟิสิกส์พื้นฐานที่ปรับขนาดได้
(ดูรูปที่ 1.1) สำหรับการใช้งานสูงมิติใกล้ชิด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
การพูดการมีส่วนร่วมของเราในการวิจัยนี้รวมถึง:
•การจัดกลุ่มความหนาแน่นรอบรู้ขึ้นอยู่กับการสรุปรวมความร้อน Kernel และ
การเปลี่ยนแปลง
เราเสนอการแพร่กระจายตามที่รวบรวมความร้อนเคอร์เนล (AHK) เพื่อปรับปรุง
เสถียรภาพการจัดกลุ่มและการเปลี่ยนแปลงความหนาแน่น Affinity ท้องถิ่น (LDAT)
เพื่อแก้ไขอคติที่เกิดจากความหนาแน่นที่แตกต่างกันของคลัสเตอร์ AHK รวมกัน
รุ่นร่องรอยการแพร่กระจายความร้อนพร้อมเครื่องชั่งทุกเวลาเพื่อให้มั่นใจว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1.3 การวิจัยการเขียนในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ นำเสนอข้อมูลแบบยืดหยุ่นตามกรอบของฟิสิกส์( ดูรูปที่ 1.1 ) สำหรับ unsupervised - สูงขนาดการใช้งาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการพูด การมีส่วนร่วมของเราในการวิจัยนี้ ได้แก่- การจัดกลุ่มตามความหนาแน่นตระหนักถึงเคอร์เนลและความร้อนรวมการแปลงเราเสนอการแพร่กระจายเมล็ดจากมวลความร้อน ( อัก ) เพื่อปรับปรุงกลุ่มความมั่นคงและท้องถิ่น 6 แปลง ( ldat ) ความหนาแน่นเพื่อแก้ไขอคติที่เกิดจากความหนาแน่นของกลุ่มที่แตกต่างกัน aggregately อักแบบจำลองการแพร่กระจายความร้อน ร่องรอยตามความตรงเวลา จึงยืนยัน