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基于PCA-K-means和PCA-SOM神经网络的葡萄酒分类
基于PCA-K-means和PCA-SOM神经网络的葡萄酒分类
作者:
王建中
白艳萍
胡红萍
霍双红
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
主成分分析
K-平均算法
自组织神经网络
摘要:
针对葡萄酒物理和化学数据成分冗余,提出了两种葡萄酒分类的算法,分别是主成分分析K均值和主成分分析自组织神经网络算法.这两种算法对葡萄酒的物理化学成分进行了主成分分析,提取了主要的影响因素,将输入维数降低,再利用K均值和自组织神经网络算法分别对葡萄酒进行分类和比较.实验结果表明,PCA-K-means和PCA-SOM都具有较高的准确率,都有一定的使用价值和可操作性,并且PCA-K-means算法优于其它的算法.
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文献信息
篇名
基于PCA-K-means和PCA-SOM神经网络的葡萄酒分类
来源期刊
数学的实践与认识
学科
关键词
主成分分析
K-平均算法
自组织神经网络
年,卷(期)
2016,(17)
所属期刊栏目
应用
研究方向
页码范围
168-173
页数
分类号
字数
语种
中文
DOI
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单位
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被引次数
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G指数
1
王建中
中北大学理学院
42
118
6.0
8.0
2
白艳萍
中北大学理学院
124
639
13.0
19.0
3
胡红萍
中北大学理学院
79
243
9.0
12.0
4
霍双红
中北大学理学院
2
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析
K-平均算法
自组织神经网络
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
数学的实践与认识
主办单位:
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-0984
CN:
11-2018/O1
开本:
16开
出版地:
北京大学数学科学学院
邮发代号:
2-809
创刊时间:
1971
语种:
chi
出版文献量(篇)
15632
总下载数(次)
52
总被引数(次)
67673
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