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提出了一种基于最小分类错误率和Parzen窗的降维方法，利用Parzen窗估计数据的概率密度分布；通过计算各特征维度下的分类错误率，判断该特征维度对目标分类的贡献度；依据贡献度大小进行特征维度选择从而达到降维的目的。
基于最小分类错误率和Parzen窗的降维方法
【摘 要】
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提出了一种基于最小分类错误率和Parzen窗的降维方法，利用Parzen窗估计数据的概率密度分布；通过计算各特征维度下的分类错误率，判断该特征维度对目标分类的贡献度；依据贡献度大小
【机 构】
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解放军理工大学工程兵工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2014年14期
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