文件名称:PCA+mnist
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基于python,利用主成分分析(PCA)和K近邻算法(KNN)在MNIST手写数据集上进行了分类。
经过PCA降维,最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set.
After PCA dimensionality reduction, the final KNN achieved a classification accuracy of over 97% in a 100-dimensional feature space.)
经过PCA降维,最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set.
After PCA dimensionality reduction, the final KNN achieved a classification accuracy of over 97% in a 100-dimensional feature space.)
相关搜索: PCA降维;KNN分类;mnist手写体
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文件名 | 大小 | 更新时间 |
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pca.py | 2057 | 2020-10-17 |
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