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特征提取和分类器的参数优化是提高分类准确率的主要途径，对公用数据库UCI的相关数据进行特征向量的归一化处理，采用KNN、PNN和SVM进行分类。讨论了特征归一化对分类准确率和分类器参数的影响。实验结果表明：归一化能有效提高分类器的分类准确率，SVM尤为明显，且参数的寻优范围缩小，缩短训练周期。
特征向量的归一化比较性研究
【摘 要】
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特征提取和分类器的参数优化是提高分类准确率的主要途径，对公用数据库UCI的相关数据进行特征向量的归一化处理，采用KNN、PNN和SVM进行分类。讨论了特征归一化对分类准确率和分
【机 构】
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重庆工学院数理学院,重庆大学数理学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年22期
【基金项目】
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国家教育部新世纪人才支持计划No.NCET-07-0903;重庆市自然科学基金No.2006BB5240;重庆工学院青年教师科研基金No.20062D39~~
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