【摘 要】
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主成分分析是一种应用广泛的线性降维技术,它在保留住数据的重要成分的同时达到了对数据的降维。对高维、多属性的飞参数据进行主成分分析,可以实现飞参的降维。支持向量机的
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主成分分析是一种应用广泛的线性降维技术,它在保留住数据的重要成分的同时达到了对数据的降维。对高维、多属性的飞参数据进行主成分分析,可以实现飞参的降维。支持向量机的学习方法则以其全局最优和泛化能力好的特点,实现对飞参阶段的划分。使用主成分分析后的数据进行阶段划分可以提高划分速度,并且划分效果更好。
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