📚 特征选择技术资料

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特征选择是机器学习与数据挖掘中的关键步骤,通过减少冗余特征来提高模型性能和效率。广泛应用于信号处理、图像识别及自动化控制等领域,助力工程师优化算法设计,提升系统智能化水平。掌握这一技术不仅能增强数据分析能力,还能促进创新解决方案的开发。探索我们的6454个精选资源,深入理解特征选择方法及其在电子工程中的实际应用案例。

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PCA算法程序设计步骤: 1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步) 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、...

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Matlab提取主分量矩阵。程序设计步骤: 1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步) 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算...

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分级聚类算法:包括k-mean max-dist min-dist 程序使用方法: 程序中打开文件“.dat”-》选择聚类方法-》显示数据 .dat文件格式: 分成几类 输入样本维数 样本个数 下面依次为样本特征向量...

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📅 👤 410805624

语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外,还涉及到语音识别单元的选取。选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种,具体选择哪一种,由具体的研究任务决定。...

📅 👤 kiklkook

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