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提出了通过单维区分度确定分类信息及实现降维 ,然后通过分类器筛选出满足目标正确率的最低维数组合的一种解决大样本分类问题的新算法。实验证明 ,设计的分类器识别率高 ,算法速度快。
解决大样本分类问题的新算法
【摘 要】
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提出了通过单维区分度确定分类信息及实现降维 ,然后通过分类器筛选出满足目标正确率的最低维数组合的一种解决大样本分类问题的新算法。实验证明 ,设计的分类器识别率高 ,算法速度快。
【机 构】
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武汉理工大学,武汉理工大学,武汉大学
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
【发表日期】
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2002年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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