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suzuqiang

银虫 (小有名气)

[交流] 有搞过流形学习的进来吐槽下 已有7人参与

Sample Text
在做流形学习降维时,从采集的振动信号的时域和频域分别提取特征,然后进行降维处理,但是我发现这些特征的数值差别很大,有的>1000,有的却<1,这样的话降维以后的结果就是由数值大的特征决定了。不知道各位有没有注意到这个情况,最好是给点指示性的经验之谈!!!!
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思维敏捷,淡定如水!
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radikalz

银虫 (初入文坛)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
17楼: Originally posted by suzuqiang at 2012-12-04 09:32:50
有没有DR方法和分类器方法结合为一体的方法,我很想知道有没有这样的方法,但是一直没找到!...

目前至少在tpami上我还没看到,你可以尝试一下,但不建议,这个工作量将是十分巨大的,一劳永逸几乎不可能,因为这个的framework很难找到合适的,这也是pami在理论上比较青睐framework的原因。建议在从不同角度深入了解大部分已有算法的基础上再进行这一工作。
classifier说白了也就是一个决策的东西,前面工作越完善后端正确决策所需的代价就越小。
18楼2012-12-05 23:09:01
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suzuqiang

银虫 (小有名气)

归一化并没有解决特征之间的数值差大的问题,只是将特征数值变到0-1
思维敏捷,淡定如水!
3楼2012-08-16 11:33:24
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suzuqiang

银虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by yalefield at 2012-08-15 11:54:09
先做归一化咯

归一化并没有解决特征之间的数值差大的问题,只是将特征数值变到0-1
思维敏捷,淡定如水!
4楼2012-08-16 11:33:40
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rainbowguy

银虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
这种情况用PCA降维比较好,不用考虑降维后由大数值量控制的问题
5楼2012-09-08 08:39:59
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