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用PCA還是LDA？特征抽取經(jīng)典算法PK
- 在之前的格物匯文章中，我們介紹了特征抽取的經(jīng)典算法——主成分分析(PCA)，了解了PCA算法實質(zhì)上是進(jìn)行了一次坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)，盡可能讓數(shù)據(jù)映射在新坐標(biāo)軸方向上的方差盡可能大，并且讓原數(shù)據(jù)與新映射的數(shù)據(jù)在距離的變化上盡可能小。方差較大的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較大，建議保留。方差較小的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較少，建議舍棄。今天我們就來看一下PCA的具體應(yīng)用案例和特征映射的另一種方法：線性判別分析(LDA)?！ CA案例 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，所使用的數(shù)據(jù)往往維數(shù)很大，我們需要使用降維的方法來突顯信息含量較大的
- 關(guān)鍵字： PCA LDA
基于PCA和LDA融合算法的性別鑒別
- 結(jié)合主元分析(PCA)與線性鑒別分析(LDA)的特點，利用PCA-LDA算法進(jìn)行性別鑒別。通過PCA算法求得訓(xùn)練樣本的特征子空間，并在此基礎(chǔ)上計算出LDA算法的特征子空間。將PCA算法與LDA算法的特征子空間進(jìn)行融合，獲得PCA-LDA算法的融合特征空間。訓(xùn)練樣本與測試樣本分別朝融合特征空間投影，從而得到識別特征。利用最近鄰準(zhǔn)則即可完成性別鑒別。實驗中利用三種預(yù)處理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG +PCA+LDA)，得出各自的實驗結(jié)果，并進(jìn)行比較。實驗結(jié)果表明，利用RHG+PCA+LD
- 關(guān)鍵字： PCA LDA 融合算法
紅外與藍(lán)牙技術(shù)的比較
- ?！{(lán)牙從物理層、鏈路層、業(yè)務(wù)層三個層次上提供安全措施，充分保證通信的保密性，使得藍(lán)牙成為PAN的最佳技...
- 關(guān)鍵字： IrDA 對象交換 串口通信 藍(lán)牙技術(shù) LMP IrLAN TinyTP ITLAP LDA 藍(lán)牙設(shè)備
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