26年WP自动化基于核主成分分析的数据降维和分类性能研究6.89-AI12.55全日(27478字).docx

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WHKJ 大学本科毕业设计I摘要在复杂数据处理和智能分类任务中，数据维数高、冗余信息多、非线性特征明显等问题会影响特征表达质量，从而影响分类模型的稳定性和准确性。传统主成分分析(PCA)主要依据线性关系提取全局主方向，方法简单、计算方便，但在面对非线性结构较强的数据时，容易出现低维表示不足的问题。针对这一问题，本毕设以核主成分分析(KPCA)为研究对象，构建了 KPCA-SVM降维分类模型。针对不同类型的核函数探讨了算法降维后的分类性能。结合斯皮尔曼秩相关系数、准确率、精确率和 F1 分数等指标，对降维后的结构保持能力和分类效果进行了分析。利用 MA...

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