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【2h】

High-dimensional Data Classification Based on Principal Component Analysis Dimension Reduction and Improved BP Algorithm

机译：基于主成分分析尺寸减小和改进的BP算法的高维数据分类

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作者
Tai-shan YAN; Yi-ting WEN; Wen-bin LI;
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年度 2018
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1. A genetic-algorithm-based selective principal component analysis (GA-SPCA) method for high-dimensional data feature extraction [J] . Haibo Yao, Lei Tian IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. . 2003,第6期

机译：基于遗传算法的选择性主成分分析（GA-SPCA）方法用于高维数据特征提取
2. Dimensionality Reduction using Principal Component Analysis for Cancer Detection based on Microarray Data Classification [J] . Adiwijaya, Untari N. Wisesty, E. Lisnawati, Journal of computer sciences . 2018,第11期

机译：基于微阵列数据分类的主成分分析用于癌症检测的降维
3. Dimensionality Reduction using Principal Component Analysis for Cancer Detection based on Microarray Data Classification [J] . Adiwijaya, Wisesty Untari N., Lisnawati E., Journal of computer sciences . 2018,第11期

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4. Reducing High-Dimensional Data by Principal Component Analysis vs. Random Projection for Nearest Neighbor Classification [C] . Sampath Deegalla, Henrik Bostrom International Conference on Machine Learning and Applications . 2006

机译：通过主成分分析减少高维数据与最近邻分类的随机投影
5. Limitations of principal component analysis for dimensionality-reduction for classification of hyperspectral data. [D] . Cheriyadat, Anil. 2003

机译：用于高光谱数据分类的降维主成分分析的局限性。
6. Multilevel Functional Principal Component Analysis for High-Dimensional Data [O] . Vadim Zipunnikov, Brian Caffo, David M. Yousem, -1

机译：高维数据的多级功能主成分分析
7. Principal Component Analysis based on data characteristics for dimensionality reduction of ECG recordings in arrhythmia classification [O] . Agnieszka Wosiak 2019

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