【摘 要】
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为改善高维数据的降维结果,提高数据低维表示的判别能力,通过对类内和类间距离的研究,提出基于类内和类间距离的主成分分析(IOPCA)数据降维算法。计算属性信息熵,对比信息熵
【机 构】
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郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,北京工商大学
【基金项目】
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北京市重点实验室开放课题基金项目(BKBD-2017KF08),国家自然科学基金项目(61802353)
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为改善高维数据的降维结果,提高数据低维表示的判别能力,通过对类内和类间距离的研究,提出基于类内和类间距离的主成分分析(IOPCA)数据降维算法。计算属性信息熵,对比信息熵阈值,进行数据矩阵特征筛选;采用综合类间距离最大化和类内距离最小化思想,改进PCA算法进行数据降维;将降维后的数据通过KNN、SVM算法分类。对比PCA、E-PCA、LDA算法,仿真结果表明,该算法在改善降维结果的同时,有效提高了降维后低维数据的判别性能。
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