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PCA+LDA

网络线性判别分析

PCA+LDA

PCA+LDA

PCA+LDA

线性判别分析

本文利用主成分提取线性判别分析(PCA-LDA)模型对多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)的致癌性进行分类,与致 …

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For PCA+LDA to be competitive, the crucial step is to select the most discriminant PCA features before performing LDA.

要使 PCA+LDA 方法性能更突出，关键的一步是在执行 LDA 之前选择最佳判别的 PCA 特征。

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The experiments show that using PCA-LDA method in audio feature extraction is effective for improving the audio classification results.

实验表明，引入 PCA-LDA 特征集构造方法的音频分类模块能够对音频信息进行有效分类。

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In order to solve the linear discriminant in the small sample size problem , this paper presents a solution to PCA + LDA.

为解决线性判别中的小样本问题，本文提出了 PCA+LDA 的解决办法。

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