| 高维数据分类方法研究 |
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| 引用本文： | 田江,顾宏.高维数据分类方法研究[J].系统仿真学报,2009,21(10). |
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| 作者姓名： | 田江 顾宏 |
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| 作者单位： | 大连理工大学电子与信息工程学院,大连,116023 |
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| 摘 要： | 在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题.提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能.利用GPLVM实现数据的平滑映射,对输入样本进行非线性降维后,根据SVM的分类校验结果进行下一步降维迭代操作;计算新的阶梯维数,根据反馈动态调整降维输入数据.利用该方法对UCI上的数据集进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.
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| 关 键 词： | 高斯过程潜变量模型 支持向量机 模式分类 阶梯跳跃降维 |
Study on Classification Methods for High-dimensional Data |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | GPLVM SVM pattern classification ladder jumping dimension reduction |
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