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关于关联向量机应用的最新文献！
提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量 采用RVM,对KPCA变换后的样本数据进行回归建模,并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量个数,消除冗余信息干扰,获得强非线性表 ...
人工智能/神经网络 KPCA的提出者亲自写的程序。是一份很值得收藏的经典代码。
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matlab例程 关于kpca算法的matlab程序及其说明
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文章/文档 这是目前最经典的matlab实现的kpca代码,代码量已经很精简,但相信还有高手能做出最简化的代码
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电子书籍 本文研究基于Matlab的数字水印嵌入静止图像的问题,这种嵌入方法便捷、高效,省去了繁琐的程序代码,避免了科研人员在编程...基于小波特征与KPCA的人脸识别方法
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软件设计/软件工程 最新的分类器关联向量机RVM的详细中文说明
最新的分类器关联向量机RVM的详细中文说明，包括定义、算法和实现。
人工智能/神经网络 核主成分分析KPCA算法源码[matlab]
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人工智能/神经网络 kpca算法的matlab源程序,基于核的主成分分析的源程序
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数学计算 kpca是一种非线性的识别工具
kpca是一种非线性的识别工具，很有实用价值
matlab例程 一个非常经典的核统计学习工具箱。集成了kpca、kdr、ksri等。具有分类和回归双重功能。
一个非常经典的核统计学习工具箱。集成了kpca、kdr、ksri等。具有分类和回归双重功能。