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高维
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核Fisher鉴别分析方法(KFDA)
核Fisher鉴别分析方法
映射
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特征空间
Fisher鉴别分析
核Fisher鉴别分析方法(KFDA)。KFDA方法的基本思想是首先将原始训练样本通过一个非线性映射 映射到某一高维(可能是无限维)特征空间F中,然后在F中执行Fisher鉴别分析。
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支持向量回归
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支持向量机
小样本
非线性
高维
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。
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用于将低维的数据映射到高维进行分类
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分类
kfcm,为模糊核聚类算法,用于将低维的数据映射到高维进行分类,是较先进的算法
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