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
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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