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不同训练样本集下的识别率比较。左:欧氏距离度量;右:余弦距离度量。
图片来源:
  • 孔媛媛,刘飞,张家超,杨习贝. 基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析 , 计算机应用与软件, 2010 (05). >>查看本文图片摘要
图片关键词: 性能图过程图稳定性图算法图识别率训练样本集欧氏距离余弦
所属学科: 计算机软件及计算机应用
图片上下文:
  • DLDA/QR 93. 05±0. 83 95. 50±1. 29 96. 31±0. 62从表1和表2的实验结果中可以看出, DLDA/QR和DL-DA/SF算法的识别率优于传统的DLDA算法。图2显示了当固定类别数为40,最终特征维数39和从每类中抽取的训练样本个数为5的情况....
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