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主成分分析及算法
引用本文:李玉珍,王宜怀.主成分分析及算法[J].苏州大学学报(医学版),2005,21(1):32-36.
作者姓名:李玉珍  王宜怀
作者单位:苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
基金项目:江苏省教育厅自然科学基金资助项目(02KJD52001)
摘    要:以主成分分析(PCA)特征结构的理论分析为基础,分别从神经网络和向量量化器两个不同的角度给出了最大主成分线的算法实现和比较,并由此讨论了HEBB算法对学习率的依赖和敏感度.

关 键 词:算法实现  主成分分析(PCA)  学习率  神经网络  特征结构  向量量化  依赖  理论分析  基础  敏感度
文章编号:1000-2073(2005)01-0032-05
修稿时间:2004年8月10日

PCA and algorithms analysis
LI Yu-zhen,WANG Yi-huai.PCA and algorithms analysis[J].Journal of Suzhou University(Natural Science),2005,21(1):32-36.
Authors:LI Yu-zhen  WANG Yi-huai
Abstract:On the base of the theoretic analysis of characteristic structure of PCA, two algorithms that are called HEBB and RTB are compared from the points of view of neural network and vector quatizer.The sensitivity and dependency to learning rate of HEBB algorithm are discussed.
Keywords:PCA  neural network  learning rate  algorithm
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