模式识别-特征选择-几种算法的matlab实现。
因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题,在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法。为了解决该问题,本文对比分析了典型线性和非线性降
LDA没有考虑到数据输入,在原始输入空间上对所有词进行主题标签,因对非作用词同样分配主题,致使主题分布不精确。针对其不足,提出了一种结合LSI和LDA的特征降维方法,预先采用LSI将原始词空间映射到语
针对128维尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子进行图像局部特征点提取时匹配时间过长,以及三维重建进行特征点配准时的应用局限性,结合深度学习方法,提出一种基于卷积神经网络的SIFT特征描述子降维方法
基于蒙特卡罗特征降维算法的小样本高光谱图像分类
pca+lda做特征降维snn分类器对数据进行分类,协同神经网络做模式识别,pca对整体原始数据进行降维处理,然后构造随机子空间分类器snn分类,效果不错
研究了一种基于散度差准则的文本特征抽取方法。首先讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,然后分析了一种基于散度差的准则用于特征降维的原理和方法,从理论上对该方法的相关步骤进行了数学论证。在中文文本
全面总结现有的数据降维方法,对具有代表性的降维方法进行了系统分类,详细地阐述了典型的降维方法,并从算法的时间复杂度和优缺点两方面对这些算法进行了深入的分析和比较。最后提出了数据降维中仍待解决的问题。
PCA降维是一种常用的数据降维算法,通过对数据的主成分进行分析,可以将高维数据映射到低维空间。在Python中,我们可以使用NumPy和sklearn库来实现PCA降维。首先,导入NumPy和skle
大数据存储与处理降维45.pptx
