【算法 语言】LDA降低维度后,BP技术分类,基于matlabgui的 设计算法

该博客探讨了使用LDA算法进行高维数据降维的方法,指出降维后的数据变得更稀疏。通过BP神经网络,实现了100%分类准确率。文章提供了核心代码片段,并强调了BP神经网络的学习与分类效果。

LDA降低维度后,BP技术分类,基于matlabgui的 设计算法

可以看出lda算法的降低维度计算研究

原来的维度很高

但是降低维度后,变得很稀疏

进而通过BP的网络,可以得到分类的准确是100%

data2_mean=data2_mean';

s_b=(data1_mean-data2_mean)*(data1_mean-data2_mean)';

s_w_inv=inv(s_w);

[v,d]=eig(s_w_inv*s_b);

y=v(:,1:13)'*lda_data';

这是lda降低维度的部分核心代码

核心思想

BP神经网络学习的参考资料很多,主要基于神经元的研究和设计,进而得到最好的分类结果

LDA降低维度后,BP技术分类,基于matlabgui的设计算法-机器学习文档类资源-优快云文库https://download.youkuaiyun.com/download/matlab_python22/85505090

目录

LDA 降维:两段话

BP 分类:两段话

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