降维分类

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降维分类

: pca.rar_PCA 降维_pca_特征降维_降维_降维分类 pca降维来分类花的类别，主要是实现降维，去除不必要的特征。
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评级：5 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：23.88MB 上传时间：2023-04-14

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评级：5 浏览量：178 收藏量：0 资源大小：27KB 上传时间：2022-07-15

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评级：0 浏览量：148 收藏量：0 资源大小：2.22MB 上传时间：2021-09-11

: 鸢尾花分类与降维这段时间，自己学习了一些有关机器学习的算法，现在拿鸢尾花分类来对这四种进行巩固与回顾。这些算法都是直接使用的skearn库的算法，并未自己编写。鸢尾花的降维 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn....
评级：0 浏览量：726 收藏量：0 资源大小：108KB 上传时间：2020-12-21

: fenduanPCA.rar_fenduanPCA_matlab光谱分类_光谱降维分类_高光谱分段PCA_高光谱影像使用MATLAB语言完成分段主成分分析对高光谱影像的降维与分类
评级：5 浏览量：57 收藏量：1 资源大小：11.68MB 上传时间：2022-07-13

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: 降维算法LDA用于分类本资源是机器学习常见方法LDA（线性判别分析）的源码，其主要功能类似于PCA，都属于降维算法。本次实现是依托于项目工程，裁剪掉了图像预处理特征提取部分，是降维算法在分类问题上的一次实现，为Matlab代码实现
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: 自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类1. 利用PCA进行降维2. 利用SVM进行多分类自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类 1. 利用PCA进行降维 2. 利用SVM进行多分类要求： 1. python编写 2. PCA及SMO算法自行实现 3. 程序注意可读性，添加必要注释
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: PCA降维+分类器 python语言写的 PCA降维+分类器 python语言写的主成分分析代码可以跑 python3.6版
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: python代码实现TSNE降维数据可视化教程 TSNE降维降维就是用2维或3维表示多维数据（彼此具有相关性的多个特征数据）的技术，利用降维算法，可以显式地表现数据。（t-SNE）t分布随机邻域嵌入是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到...
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: 利用PCA降维方法处理高光谱图像（matlab）高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容，在军事及民用领域都有着重要的应用。然而，高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使高光谱图像分类面临巨大挑战。一方面高光谱图像相邻波段...
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: 基于PCA降维和优化核参数SVM的电能质量扰动分类 (2013年) 然后用PCA对特征向量进行降维，取3维数据作为分类的特征向量，并将训练集采用交叉验证的方法自适应选择最优参数，并构造训练集模型；最后将测试集数据代入训练集模型进行分类测试．测试结果表明，在PCA降维后可以...
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: hyperspectral_融合_高光谱分类_图像融合_降维_ 用于高光谱图像处理的matlab程序，包括图像融合，降维和图像的极大似然分类程序
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: 基于关键形态特征的多元时间序列降维方法针对传统主成分分析及相关方法对多元时间序列特征表示的局限性,以及降维效果对数据相似性度量质量...实验结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效地根据形态特征对多元时间序列进行降维,并且能够取得更好的分类效果.
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