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在机器学习pipeline中同时使用PCA和LDA
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在机器学习pipeline中同时使用PCA和LDA
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from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# import the Iris dataset from scikit-learn
from sklearn.datasets import ...
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LDA线性判别式-scikitlearn和numpy两种实现方法
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Linear Discriminant Analysis (LDA) in manuer and scikit-learn
1. Calculate mean vectors of each class
2. Calculate within-class and between-class scatter matrices
3. Calculate eigenvalues and eigenvectors for
4. Keep the top k eigenvectors by ordering ...
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基于模糊粗糙集属性约简与GMM-LDA最优聚类簇特征学习的自适应网络入侵检测
... 度高、适应性强的实时网络安全监测系统面临严峻挑战.对此,提出一种基于模糊粗糙集属性约简(FRS-AR)和GMM-LDA最优聚类簇特征学习(GMM-LDA-OCFL)的自适应网络入侵检测(ANID)方法.首先,引入一种基于模糊粗糙集(FRS)信息增益率的属性约简(AR)方法以实现网络连接数据最优属性集选择;然后,提出一种基于GMM-LDA的最优聚类簇特征学习方法,以获得正常模式特征库和入侵模式库的最优特征表示,同时引入模式库自 ...
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基于SVM与非参数LDA 的雷达自动目标识别
<p>针对非参数线性判别分析(LDA)的类间散布矩阵,就如何有效描述类边界结构这一问题,提出一种SVM与k 近邻(kNN)法相结合的非参数类间散布矩阵构造方法--SVM-kNN.该方法消除了非类边界样本对类边界结构信息的扭曲.将SVM-kNN非参数LDA 方法用于外场实测高分辨距离像的特征提取,并将识别结果与加权kNN非参数LDA 法和谱域原空间法比较,结果表明,SVM-kNN非参数LDA方法能显著提高识别效率.</p>
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Python实现线性判别分析(LDA)的MATLAB方式
线性判别分析（linear discriminant analysis），LDA。也称为Fisher线性判别（FLD）是模式识别的经典算法。
（1）中心思想：将高维的样本投影到最佳鉴别矢量空间，来达到抽取分类信息和压缩特种空间维数的 ... 的可分离性。
（2）与PCA的不同点：PCA主要是从特征的协方差出发，来找到比较好的投影方式，最后需要保留的特征维数可以自己选择。但是LDA更多的是考虑了类别信息，即希望投影后不同类别之间数据点的距离更大，同一类别的数据点更紧凑。
从图中也可以看出，LDA的投影后就已经将不同
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Python Gensim文本分析——从文本预处理到TFIDF、LDA建模分析
基于Gensim的Python的文本分析方法：TFIDF LDA1、简介2、中文文本预处理3、Gensim文本挖掘3.1 TFIDF文本分析3.2 LDA文本分析4、总结
1、简介
文本数据的挖掘在当今互发达的联网环境下显得越来越具有价值，数据分析师Seth Grimes曾指出“ ... 本文以中文文本数据作为分析对象，针对中文文本存在的特征进行文本预处理，并调用Gensim工具包实现对文本的TFIDF建模已经LDA建模，从文本中抽取出的特征进行表征文本信息，可用于后续文本相似度、个性化推荐等研究。
2、中文文本预 ...
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基于LDA模型的图书馆文献分类系统设计与开发
针对传统图书馆文献分类系统中的问题，提出了基于LDA模型的图书馆文献分类系统的开发。以传统LDA主题模型为基础进行改进，实现了基于LDA模型的文本分类系统，保证图书馆分类系统有效，进一步提高系统分类速度，并且还能够有效提高图书馆文献分类系统使用效率，避免出现因为图像数据干扰导致出现长时间延时情况。通过总结分析表示，此系统能够实现大量资源的处理，并且将同个内容主题文献从不同学科分类中揭示，提高期刊论文、图书、学位等学术文献检索的效率。
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基于PCA-LDA与SVM的AGV多分支路径识别与跟踪
... 中多分支路径识别与跟踪的实时性与稳健性要求, 提出一种主成分分析(PCA)-线性判别分析(LDA)与支持向量机(SVM)相结合的路径识别算法。首先对AGV行驶过程中拍摄的图像进行预处理, 并用PCA与LDA对处理后的图像进行降维和特征提取, 再利用灰狼优化算法优化后的SVM分类器对 ... 识别。在路径跟踪方面, 利用最小二乘拟合方法计算横向偏差与航向偏差。实验表明, PCA-LDA与SVM相结合能够使路径识别率达到99.3%, 并且满足实时性要求, 路径跟踪误差在20 mm ...
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改进LDA在模拟电路故障预测中的应用
针对模拟电路早期故障识别难度大的问题，提出一种改进线性辨别分析法和隐马尔科夫相结合的故障预测方法。首先设置元件的参数，提取幅频特征；然后采用改进的线性辨别分析（LDA）对电压特征进行提取消除特征的冗余性和高维性；最后将提取的特征用于训练和测试ＨＭＭ，以实现模拟电路的状态监测。通过实验验证了其具有良好的模拟电路早期故障监测能力。
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