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统计模式识别

于 2022-02-15 发布 文件大小:4.09 MB
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代码说明:

包含PCA,LDA降维方法和SVM等分类器; 主成分分析方法从本质上来说,是一种把高维数据空间降到低维数据空间中,目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射,目的是达到对整体类别而言,达到类内紧致,类间离散。这样带有类别信息的投影一般有利于后续的分类。 SVM就是首先通过用内积函数定义的非线性变换,将输入空间变换到高维空间然后在这个空间中求广义的最优分类面  

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