数据降维的常用方法分析

数据降维的常用方法分析

论文摘要

数据降维一直是科学研究和工程应用的一个重要课题,降维方法主要有特征选择和特征变换两类,而特征变换又分为线性降维和非线性降维两类。线性降维算法实现起来较为简单快速,在现今的科学研究和工程实践中仍有应用。本文主要分析了线性降维方法中的主成分分析和线性判别分析,对它们的算法原理进行了较为详细的分析,并比较了它们在数据降维方面的异同。

论文目录

  • 1 降维方法概述
  • 2 主成分分析和线性判别分析
  •   2.1 主成分分析
  •   2.2 线性判别分析
  • 3 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵玉娟

    关键词: 数据降维,主成分分析,线性判别分析

    来源: 科技创新导报 2019年32期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 江苏第二师范学院数学与信息技术学院

    基金: 江苏第二师范学院“十二五”第五期课题(项目编号:JSNU2015ZD01)

    分类号: TP311.13

    DOI: 10.16660/j.cnki.1674-098X.2019.32.118

    页码: 118-119

    总页数: 2

    文件大小: 1610K

    下载量: 470

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