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基于贝叶斯非参数PCA的高维样本数据维度降低方法

发明专利有效专利

申请号：CN201810470715.1
申请人：南京大学
申请日：2018-05-17
主分类号：G06K9/62
公开（公告）日：2018-09-28
公开/公告号：CN108596278A

委托购买

摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯非参数PCA的高维样本数据维度降低方法，包括如下步骤1)数据集预处理阶段；2)降维维度设置阶段设置合适的维度进行样本数据的降维工作；3)模型训练阶段使用吉布斯采样方法对模型变量进行采样，并判断模型是否达到收敛条件；4)结果输出阶段根据模型训练结束后的各个变量的采样结果，得到原始数据维度降低后的值，并输出该值。本发明将贝叶斯非参数方法与PCA方法结合，应用于高维样本数据的维度降低方面，该方法有着数据降维准确、降维后数据区分度高、以及能够自动选择合适的维度进行高维数据的降维等优点。

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