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核主元分析KPCA,主要用于数据降维 核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, K
核主元分析KPCA,主要用于数据降维。核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)方法是PCA方法的改进,从名字上也可以很容易看出,不同之处就在于“核”。使用核函数的目的:用以构造复杂的非线性分类器。
2024-09-10 11:35:14
209KB
特征降维
1
MATLAB 语音情感识别,包含四种识别系统,分别使用KNN,SVM,神经网络,
特征降维
实现,每一套均可正常运行
本资源包含了四套独立的代码实现,旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN(K-最近邻算法)、SVM(支持向量机)、神经网络和
特征降维
技术。每套实现都能够独立运行,为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现:利用K-最近邻算法,通过分析和比较语音样本的特征,来识别情感状态。 SVM实现:通过支持向量机模型,对语音样本的特征进行分类,以准确判断情感。 神经网络实现:采用深度学习方法,构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。
特征降维
实现:使用算法降低数据维度,以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写,易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习,特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意,其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下,如果运行其他三套代码报错,请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码,对于初学者很有帮助! 如果对你有帮助,还请点赞或者评论,谢谢!!
2024-04-18 14:57:05
18.55MB
matlab
支持向量机
神经网络
1
基于
特征降维
的语音情感识别MATLAB
基于
特征降维
的语音情感识别 MATLAB PCA
2023-04-06 19:40:13
254KB
PCA
MATLAB
特征降维
语音情感识别
1
高维数据
特征降维
研究综述_胡洁.pdf
特征降维
能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是
特征降维
的两个 核心问题 。综述国际上关于
特征降维
的研究成果 ,总结并提出了较完备的
特征降维
模型定义 ; 通过列举解决特 征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣 ,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展 趋势。
2023-01-08 20:52:17
248KB
机器学习
特征选择
特征抽取
评估准则
1
特征降维
_信号处理_数据降维_
特征降维
_特征选择
针对大数据信号处理时的特征选择与
特征降维
,给出了4种有效的特诊选择方法
2022-11-08 10:28:44
7KB
信号处理
数据降维
特征降维
特征选择
1
特征降维
,
特征降维
方法,matlab
针对大数据信号处理时的特征选择与
特征降维
,给出了4种有效的特诊选择方法
2022-11-08 10:25:40
7KB
信号处理
数据降维
特征降维
特征选择
1
PCA.rar_PCA 特征提取_PCA数据降维_pca
特征降维
_主分量分析_数据
特征降维
主分量分析,用于高维数据降维或提取目标特征。程序精简,效率高.
2022-09-14 18:00:19
2KB
pca_特征提取
pca数据降维
pca特征降维
主分量分析
多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统
针对当前输电线路故障诊断的需求,结合智能电网运行中产生的大量结构多样、来源复杂的数据,将这些大数据归类于不同的维度,设计了基于多维度数据融合的输电线路故障智能诊断系统。对多维度的诊断结果融合架构、融合方法等进行了设计,并给出了故障智能诊断系统的主要功能模块和整体结构。最后,通过该系统的运行,表明了多维度数据融合的诊断结果具有较高的诊断速度和准确度,在电力行业故障诊断方面具有良好的应用前景。
2022-09-05 21:03:41
1.5MB
多维度
故障诊断
特征降维
数据融合
1
PCA和KPCA及TSNE
特征降维
及二维三维可视化MATLAB程序包
PCA和KPCA及TSNE降维及二维三维可视化特征matlab程序包。 代码为博主自己编写,注释超详细,可设置多种参数,自己用直接换数据文件名称即可。 亲测可用,主程序里直接有三种方法对比可视化对比图,直接运行主程序即可! 适用人群:信号处理,机器学习,深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 KPCA核心:用核函数将数据实现非线性映射,然后再使用PCA进行降维 t-SNE数据算法的目的 主要是将数据从高维数据转到低维数据,并在低维空间里也保持其在高维空间里所携带的信息(比如高维空间里有的清晰的分布特征,转到低维度时也依然存在)。 TSNE目的:将高维数据降维并进行可视化,输入的数据为N个样本,每个样本具有M个特征(N_sample,M_feature)。输入的标签(N_sample,)。 基本原理:通过映射变换将每个数据点映射到相应的概率分布上。具体的是,在高维空间中使用高斯分布将距离转换为概率分布,在低维空间中,使用长尾分布来将距离转换为概率分布,从而是的高维度空间中的中低等距离在映射后能够有个较大的距离,使得降维时能够避免过多关注局部特征,而忽视全局特征。
2022-06-27 13:05:19
14.94MB
PCA
KPCA
tsne
特征降维
代码
特征降维
,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码
代码
特征降维
,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码
特征降维
,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码
特征降维
,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码
特征降维
,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码
特征降维
,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码
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,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码
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,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码
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,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码
特征降维
,特征融合,相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征
2022-06-05 09:06:20
2KB
数据分析
文档资料
数据挖掘
代码特征降维,特征融合,相关分
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