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基于伪柯西类核函数的主成分降维方法
被引量：
4
1
作者
刘文博
梁盛楠
《东北师大学报（自然科学版）》
北大核心
2021年第3期30-35,共6页
构造了伪柯西类核函数并给出了相应的理论证明.利用伪柯西类核函数对4个癌症基因表达数据集进行降维,然后利用支持向量机、K近邻和朴素贝叶斯进行分类预测.实验结果表明,与高斯核、多项式核、双曲正切核降维以及全变量情形相比,在多数...
构造了伪柯西类核函数并给出了相应的理论证明.利用伪柯西类核函数对4个癌症基因表达数据集进行降维,然后利用支持向量机、K近邻和朴素贝叶斯进行分类预测.实验结果表明,与高斯核、多项式核、双曲正切核降维以及全变量情形相比,在多数情况下,基于伪柯西类核函数进行的维度约减,可使得目前主流机器学习方法的分类精度达到最优.
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关键词
核降维
伪柯西类核函数
分类预测
高维数据
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职称材料
题名
基于伪柯西类核函数的主成分降维方法
被引量：
4
1
作者
刘文博
梁盛楠
机构
黔
南
民族
师范学院
数学与统计
学院
黔南民族师范学院复杂系统与智能优化实验室
出处
《东北师大学报（自然科学版）》
北大核心
2021年第3期30-35,共6页
基金
黔南州科技计划项目(2019XK03ST)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2019]200).
文摘
构造了伪柯西类核函数并给出了相应的理论证明.利用伪柯西类核函数对4个癌症基因表达数据集进行降维,然后利用支持向量机、K近邻和朴素贝叶斯进行分类预测.实验结果表明,与高斯核、多项式核、双曲正切核降维以及全变量情形相比,在多数情况下,基于伪柯西类核函数进行的维度约减,可使得目前主流机器学习方法的分类精度达到最优.
关键词
核降维
伪柯西类核函数
分类预测
高维数据
Keywords
kernel dimension reduction
pseudo-Cauchy class kernel functions
classification prediction
high-dimensional data
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于伪柯西类核函数的主成分降维方法
刘文博
梁盛楠
《东北师大学报（自然科学版）》
北大核心
2021
4
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