Contact
Cum să cumpăr
Livrare
Consilier de cumpărături
Sparse representation of High Dimensional Data for Classification
engleză
131 b
30 de zile pentru retur bunuri
Clienții au cumpărat de asemenea
/
Carte broșată
380.13
lei
/
Carte broșată
156.62
lei
In this book you will find the use of sparse §Principal Component Analysis (PCA) for representing §high dimensional data for classification. Sparse §transformation reduces the data §volume/dimensionality without loss of critical §information, so that it can be processed efficiently §and assimilated by a human. We obtained sparse §representation of high dimensional dataset using §Sparse Principal Component Analysis (SPCA) and §Direct formulation of Sparse Principal Component §Analysis (DSPCA). Later we performed classification §using k Nearest Neighbor (kNN) Method and compared §its result with regular PCA. The experiments were §performed on hyperspectral data and various datasets §obtained from University of California, Irvine (UCI) §machine learning dataset repository. The results §suggest that sparse data representation is desirable §because sparse representation enhances §interpretation. It also improves classification §performance with certain number of features and in §most of the cases classification performance is §similar to regular PCA.
Informații despre carte
engleză
Dăruiește această carte chiar astăzi
Este foarte ușor
1 Adaugă cartea în coș și selectează Livrează ca un cadou 2 Îți vom trimite un voucher în schimb 3 Cartea va ajunge direct la adresa destinataruluiAr putea de asemenea, să te intereseze
/
Carte broșată
91.62
lei
/
Carte broșată
369.94
lei
/
Carte broșată
90.79
lei
/
Carte broșată
106.08
lei
/
Carte broșată
228.49
lei
/
Carte broșată
158.08
lei
Bună ziua! Sunt Libroamiko, consilierul dumneavoastră de cărți.
Cu ce vă pot ajuta?