COVID-19图像分类识别
文件中包括一个新冠肺炎CT图像数据集、使用LLE、PCA以及PCA_LLE算法进行数据降维，结合SVM对数据进行训练与识别，在LLE 算法中，实现对 LLE 算法中邻域 k，维度 d 的最优估计问题，并经过 SVM最后分类识别结果作为评价标准。结果表明，参数优化算法具有一定的准确性，在优化的 k 值与 d 值时，LLE+SVM 的分类正确率最高，同时实验发现，PCA_LLE 组合算法的分类正确率与 LLE 算法相近，但是时间复杂度却远低于LLE 算法。
总结：资源中包括LLE算法，瑞士卷的处理、LLE参数的优化、PCA与LLE算法的结合，最后进行分类识别，识别率高达85%。
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[{"title":"（ 9 个子文件 19.49MB ） COVID-19图像分类识别","children":[{"title":"基于PCALLESVM的新冠肺炎的CT图像分类识别","children":[{"title":"program","children":[{"title":"mainframe.m <span style='color:#111;'> 1.20KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"PCA_SVM.m <span style='color:#111;'> 3.82KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"swiss_lle.m <span style='color:#111;'> 1.35KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"estimate_k_d.m <span style='color:#111;'> 3.02KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"lle.m <span style='color:#111;'> 2.58KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"dataprecess.m <span style='color:#111;'> 1.93KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mylle.m <span style='color:#111;'> 1.92KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"PCA_LLE_SVM.m <span style='color:#111;'> 2.56KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"data","children":[{"title":"CT_data6.mat <span style='color:#111;'> 19.48MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]
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