基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
降维是将高维模式映射到低维子空间的过程.在降维后的低维子空间进行分类往往能得到更好的效果.本文以高维数据为研究对象,采用多元描述图对高维数据进行可视化表达,采用多元图图形特征融合的方法对高维数据进行降维,用K邻分类器进行分类效果评价.与Fisher线性判别及其他一些常用非线性降维方法相比,本文所提方法在数据的可视化以及分类精度等方面均有较好效果.
推荐文章
基于散度差准则的文本特征降维研究
文本分类
特征选择
特征抽取
特征降维
散度差
KNN分类器
文本分类中的特征降维方法研究
文本分类
特征降维
集中度
分散度
评估函数
融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法
人脸识别
流形学习
数据降维
全局距离保持
局部结构保持
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多元图形特征融合原理的降维方法研究
来源期刊 燕山大学学报 学科 工学
关键词 降维 多元图形特征融合 雷达图
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 降维与分类
研究方向 页码范围 445-450
页数 6页 分类号 TP391
字数 3814字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-791X.2008.05.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 洪文学 燕山大学电气工程学院 171 1752 22.0 36.0
2 孟辉 燕山大学电气工程学院 14 79 6.0 8.0
3 宋佳霖 燕山大学电气工程学院 40 448 11.0 20.0
4 王立强 燕山大学车辆与能源学院 16 97 6.0 9.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (6)
二级引证文献  (7)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2008(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2010(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2012(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2013(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2014(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2016(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
降维
多元图形特征融合
雷达图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
燕山大学学报
双月刊
1007-791X
13-1219/N
大16开
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
18-73
1963
chi
出版文献量(篇)
2254
总下载数(次)
2
总被引数(次)
12529
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导