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特征向量降维.docx

1 .特征向量降维;本次主要运用的是HOG特征.256*256的图像多达142964条特征向量;然而,数据表中,绝大多数值都是0很明显,很多维的数据是冗余的,是对向量空间划分无意义的,只会增加算法的运行时间;如何精简这些特征向量?提取其中起主要作用的维度2 .多特征融合.能否自定义一些特征向量?现行的一些特征向量提取大多拥有较好的兼容性、适用性,但对应的,其对具体问题的针对性往往会差一些;能否自定一些特征,将这些特征融入到降维后的总特征向量中,用于学习训练?3 .有些图像好像我自己也不太确定是NB还是AB?Oooooo这类图像在训练集中的标注会很大程度影响训练结果的准确性。(训练集中不能有错值)

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