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针对现有PCA方法在大数据降维过程中数据处理速度过慢这一问题,设计并实现了一种基于曲线拟合技术的方差贡献率函数拟合方法,并将其应用于植物叶片的本征维数估计之中。为了提高本征维数估计的精度,提出了一种"粗略估计本征维数区间+精确判断"相结合的本征维数估计方法。为了验证算法的有效性,利用5类植物叶片共计150个样本进行了识别测试。试验结果表明,文中方法可以得到与PCA方法相近的分类效果,但识别时间要远小于PCA方法,表明将该方法应用于高维数据集的本征维数估计是有效的、可行的。