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期刊论文
基于改进的SKPCA三维模型检索方法
基于改进的SKPCA三维模型检索方法
来源 :智能计算机与应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户:datoufangyuan
【摘 要】
:
本文提出了改进的SKPCA降维方法。在特征向量稀疏化表达的基础上,实现了一阶降维、二阶降维与非线性降维。在增强特征向量表达能力的同时最大限度去除了冗余信息。实验证明利用改进的SKPCA降维方法获得的特征向量,检索效果优于SPCA方法。
【作 者】
:
杜卓明
【机 构】
:
江苏理工学院计算机工程学院
【出 处】
:
智能计算机与应用
【发表日期】
:
2014年05期
【关键词】
:
核主成份分析
降维
稀疏
特征向量
KPCA Dimensionality Reduction Sparse Feature Vector
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本文提出了改进的SKPCA降维方法。在特征向量稀疏化表达的基础上,实现了一阶降维、二阶降维与非线性降维。在增强特征向量表达能力的同时最大限度去除了冗余信息。实验证明利用改进的SKPCA降维方法获得的特征向量,检索效果优于SPCA方法。
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