【摘 要】
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高维数据将会给数据分析带来极大的困难,因其所导致的数据分布稀疏化和数据组织效果的下降将会大大影响模型的性能。降维就是用于解决＂维度灾难＂的方法之一。文章从PCA、LLE、I
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高维数据将会给数据分析带来极大的困难,因其所导致的数据分布稀疏化和数据组织效果的下降将会大大影响模型的性能。降维就是用于解决＂维度灾难＂的方法之一。文章从PCA、LLE、Isomap三种常见的降维方法入手,首先介绍了它们的实现原理,进一步结合KNN、SVM、Random Forest、Naive Bayes以及Logistics Regression模型构建了用于评价三种降维方法的综合交叉模型。结果表明,在文章所使用的数据集中,经过PCA方法与Isomap方法降维后的数据在可视的2维空间上分布较为均匀,而
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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