PCA降低维度后，SVM技术分类，基于matlabgui的 设计算法

最新推荐文章于 2023-02-07 08:47:10 发布
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分类专栏： 算法 语音处理 文章标签： 支持向量机 机器学习 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125057528
该博客介绍了如何使用PCA算法降低高维数据的复杂性，通过展示PCA的代码实现来说明其在数据稀疏化上的效果。接着，结合SVM进行分类，结果显示分类准确率达到100%。整个过程在MatlabGUI环境下进行，为机器学习实践提供了一个实用的示例。

PCA降低维度后，SVM技术分类，基于matlabgui的 设计算法

可以看出pca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SVM的网络，可以得到分类的准确是100%

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