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黄丽瑾
作品数:
1
被引量:8
H指数:1
供职机构:
上海大学通信与信息工程学院
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发文基金:
上海市教育委员会重点学科基金
上海市教育委员会科技发展基金
国家自然科学基金
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相关领域:
电子电信
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合作作者
钟瑾
上海大学通信与信息工程学院
施俊
上海大学通信与信息工程学院
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支持向量
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向量机
1篇
降维
1篇
核主成分分析
机构
1篇
上海大学
作者
1篇
施俊
1篇
钟瑾
1篇
黄丽瑾
传媒
1篇
计算机工程
年份
1篇
2012
共
1
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基于核熵成分分析的数据降维
被引量:8
2012年
针对高维数据的维灾问题,采用核熵成分分析方法降维数据,并与主成分分析及核主成分分析方法进行对比。降维后的数据利用支持向量机算法进行分类,以验证算法有效性。实验结果表明,KECA在较低的维数时仍然能获得较好的分类精度,可以减少后续的处理复杂度和运行时间,适用于机器学习、模式识别等领域。
黄丽瑾
施俊
钟瑾
关键词:
降维
核主成分分析
支持向量机
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