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lda模型matlab代码-PatternRecognition_Matlab:通过训练数据集学习特征约简预测和分类器模型,并将其用于对测试数
lda模型matlab代码PatternRecognition_Matlab 抽象的 通过训练数据集学习特征约简预测和分类器模型,并将其用于对测试数据集进行分类。 本文比较了几种减少特征的方法:主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA)及其核方法(KPCA,KLDA)。 相应地,实现了几种分类算法:支持向量机(SVM),高斯二次最大似然和K近邻(KNN)和高斯混合模型(GMM)。 结论 我们的实验表明,SVM是增加维数空间的最可靠方法,而SVM和LDA对噪声最敏感。 文献资料 代码运行指令 输入数据 : 主功能 : 关于作者
2021-11-07 16:04:36
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2021-05-13 10:53:30
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针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最后将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.
2021-02-24 18:05:13
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敏感性指数;
特征约简;
泡沫浮选;
机器视觉;
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