文件名称:
基于greedy GDA的训练数据减少和非线性特征提取方法
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文件大小: 160kb
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：针对大数据集情况下标准广义判别分析(GDA) 方法进行非线性特征提取时计算复杂度较高的问题, 提出了
基于GGDA(greedy GDA) 的训练数据减少和非线性特征提取方法. 该方法用greedy 核主成分分析方法的greedy 技
术对训练数据选取子集; 然后用GDA方法对子集而不是全部训练数据训练特征提取模型; 并用几种特征提取的数据
进行分类对比实验. 实验结果表明, GGDA和GDA方法的特征提取性能优于其他对比方法, GGDA方法不仅较好地
保持了GDA方法的特征提取性能, 而且减少了大数据集进行非线性特征提取的计算复杂度.
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