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本文以当前机器学习分类应用问题作为切入点,简述样本归类不清、计算量较大等不足,再以此为基础,重点介绍两类数据降维方式,并以模拟实验证明随机森林法、K近邻算法的优势,以期通过分析明晰理论,为后续机器学习工作提供参考。
基于数据降维的机器学习分类应用问题探讨
【摘 要】
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本文以当前机器学习分类应用问题作为切入点,简述样本归类不清、计算量较大等不足,再以此为基础,重点介绍两类数据降维方式,并以模拟实验证明随机森林法、K近邻算法的优势,以
【机 构】
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武汉理工大学自动化学院
【出 处】
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数码设计
【发表日期】
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2018年2期
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