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SVM算法复杂度与样本维数无关,具有的泛化能力强、分类精度高的特点,而LLE是有效的非线性降维方法,本文利用支持向量机（SVM）算法对局域线性嵌入（LLE）算法进行改进,有效地解决了基于内容的图像检索中的高维特征向量的降维问题,实验表明具有较高的查全率和查准率。
基于支持向量机的局域线性嵌入算法在图像检索中的应用
【摘 要】
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SVM算法复杂度与样本维数无关,具有的泛化能力强、分类精度高的特点,而LLE是有效的非线性降维方法,本文利用支持向量机（SVM）算法对局域线性嵌入（LLE）算法进行改进,有效地解决了基
【机 构】
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齐齐哈尔大学
【出 处】
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齐齐哈尔大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年4期
【基金项目】
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黑龙江省教育厅项目（项目编号：11531419）
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