计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2008年
5期
229-230,259
,共3页
支持向量机%降维%特征选取%人脸检测
支持嚮量機%降維%特徵選取%人臉檢測
지지향량궤%강유%특정선취%인검검측
提出了一种基于支持向量机的改进的降维方法.在输入和特征空间中,特征子集的选取分别根据原始特征每一维对分类的贡献来获得.最后,通过将输入和特征空间中的特征选取联合起来,得到了一种改进的降维方法.实验表明:使用这种方法,在保持对分类准确率不受明显的影响的同时,能大大地提高训练和预测的速度.
提齣瞭一種基于支持嚮量機的改進的降維方法.在輸入和特徵空間中,特徵子集的選取分彆根據原始特徵每一維對分類的貢獻來穫得.最後,通過將輸入和特徵空間中的特徵選取聯閤起來,得到瞭一種改進的降維方法.實驗錶明:使用這種方法,在保持對分類準確率不受明顯的影響的同時,能大大地提高訓練和預測的速度.
제출료일충기우지지향량궤적개진적강유방법.재수입화특정공간중,특정자집적선취분별근거원시특정매일유대분류적공헌래획득.최후,통과장수입화특정공간중적특정선취연합기래,득도료일충개진적강유방법.실험표명:사용저충방법,재보지대분류준학솔불수명현적영향적동시,능대대지제고훈련화예측적속도.
