基于矩陣SVD的手寫數(shù)字分類及其特征區(qū)域的SVD優(yōu)化
2017-02-07 13:12曹立
軟件 2016年7期
關(guān)鍵詞：最小二乘法
曹立
摘要：本文提出了三種利用矩陣的SVD分解來實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字分類的方法。第一種方法基于矩陣的svd分解，將每一個(gè)數(shù)字用一個(gè)一維向量表示而對(duì)某一類的數(shù)字組成的矩陣進(jìn)行奇異值分解（SVD）；第二種方法是對(duì)特征區(qū)域的SVD優(yōu)化，是對(duì)第一種方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)；兩種方法最終的分類實(shí)現(xiàn)都是運(yùn)用相應(yīng)的最小二乘問題的方法求解。采用USPS的手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，并對(duì)兩種方法的結(jié)果進(jìn)行了簡要對(duì)比。
關(guān)鍵詞：SVD；手寫數(shù)字分類；最小二乘法
猜你喜歡
- 軟件的其它文章
- 基于二次隨機(jī)森林的不平衡數(shù)據(jù)分類算法
- 基于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯管理平臺(tái)的云網(wǎng)絡(luò)服務(wù)研究與應(yīng)用
- 網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)交互系統(tǒng)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
- 航天器故障診斷技術(shù)綜述及發(fā)展趨勢(shì)
- 虛擬樣機(jī)技術(shù)及虛擬樣機(jī)試驗(yàn)
- 3D機(jī)房運(yùn)維可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)