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基于LLE和SVM的手部动作识别方法
基于LLE和SVM的手部动作识别方法
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基于PCA_LLE_SVM新冠肺炎CT图像分类识别
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文件中包括一个新冠肺炎CT图像数据集、使用LLE、PCA以及PCA_LLE组合算法进行数据降维，结合SVM对数据进行训练与识别，在LLE 算法中，实现对 LLE 算法中邻域 k，维度 d 的最优估计问题，并经过 SVM最后分类识别结果作为评价标准。结果表明，参数优化算法具有一定的准确性，在优化的 k 值与 d 值时，LLE+SVM 的分类正确率最高，同时实验发现，PCA_LLE 组合算法的分类正确
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