Contact
Hoe winkelen bij ons werkt
Bezorging
Winkelgids
Sparse representation of High Dimensional Data for Classification
Engels
127 b
Tot 30 dagen retourrecht
Klanten kochten ook
/
Paperback
60.95
€
/
Paperback
29.42
€
In this book you will find the use of sparse §Principal Component Analysis (PCA) for representing §high dimensional data for classification. Sparse §transformation reduces the data §volume/dimensionality without loss of critical §information, so that it can be processed efficiently §and assimilated by a human. We obtained sparse §representation of high dimensional dataset using §Sparse Principal Component Analysis (SPCA) and §Direct formulation of Sparse Principal Component §Analysis (DSPCA). Later we performed classification §using k Nearest Neighbor (kNN) Method and compared §its result with regular PCA. The experiments were §performed on hyperspectral data and various datasets §obtained from University of California, Irvine (UCI) §machine learning dataset repository. The results §suggest that sparse data representation is desirable §because sparse representation enhances §interpretation. It also improves classification §performance with certain number of features and in §most of the cases classification performance is §similar to regular PCA.
Informatie over het boek
Engels
Geef dit boek vandaag nog cadeau
Dat gaat heel eenvoudig
1 Voeg het boek toe aan je winkelwagentje en selecteer Als cadeau bezorgen 2 Je krijgt van ons per omgaand een voucher 3 Het boek wordt bezorgd op het adres van de ontvangerDit vind je misschien ook interessant
/
Paperback
16.96
€
/
Paperback
16.86
€
/
Paperback
19.67
€
/
Paperback
25.50
€
/
Paperback
45.89
€
Hoi! Ik ben Libroamiko, je boekadviseur.
Hoe kan ik je helpen?