檢索結果：共3筆資料 檢索策略： "資訊管理系".dept (精準) and ckeyword.raw="線性判別分析"
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在機器學習領域中，高維度資料分析是一個很有挑戰性的任務，隨著特徵數量的提高，分類模型因此需要大量的運算成本，還有可能陷入維度詛咒(curese of dimensionality)而發生過擬合(ov…
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本研究之目的在於提出一個植基於合成屬性(integrated feature)的二元分類法，其主要是先利用「主成份分析」法將原本互為相關「屬性變數」的「屬性向量」轉化為任兩個「主成份」皆不相關的「主…
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基於屬性向量進行二元分類是一種長期存在的問題，而線性判別分析可以利用組間變異數以及組內變異數之最大化比值找到一組線性組合向量進行分類，此研究是學習線性判別分析方法之經驗，特別是特徵選擇問題。在高維度…