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请教：输入数据的维度对神经网络准确度的影响
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请教，输入数据的维度对神经网络准确度的影响。 我最近用10组不同的数据做了神经网络的算法实验。先将原始数据作为输入，用神经网络建立了模型。又将这10组数据每组分别进行了特征提取降维，对降维后的数据也利用神经网络进行建模。 发现同样是使用神经网络算法进行预测，降维数据作为输入的效果不如原始数据，总共10个数据集都发生了这样的现象。 但是如果用支持向量机、决策树建模的话不会出现这样的现象。所以我想可能是神经网络自身的原因造成的，神经网络对输入数据的维度是否比较敏感。 另外我的十组数据，样本量在100至600之间，原始维度在6-12之间，判别的类别数在5-8之间，而降维之后，每个样本基本上是3维数据 [ Last edited by 东极 on 2012-10-12 at 16:43 ] |
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