空间特征：提取纹理、形状等空间信息。 特征选择：使用PCA、LDA等方法降维，保留关键特征。 监督分类：使用SVM、随机森林、神经网络等算法 ...

几何校正：确保数据的地理坐标准确。 光谱特征：直接使用反射率数据。 空间特征：提取纹理、形状等空间信息。 特征选择：使用PCA、LDA等方法降维，保留关键特征。 监督分类：使用SVM、随机森林、神经网络等算法，结合已知样本进行分类。 非监督分类 ...

常用的人脸识别方法包括基于特征的方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。其中，基于特征的方法通常使用PCA、LDA等技术对人脸图像进行特征提取和降维，然后使用SVM、KNN等算法进行分类和识别。 人脸跟踪：人脸跟踪是一种用于跟踪人脸运动的技术 ...

PCA 和 PLS 可与其他算法结合，在低维空间中进行分类，如线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）。PCA 是一种无监督算法，还可用于识别数据趋势、探索数据集并去除噪声。近年来，更复杂的 ML 算法大量涌现，为研究工具增添了许多不同的算法。随机森林（RF ...

为应对上述挑战，华中科技大学刘笔锋教授课题组近期在ACS Nano上发表了题为“Freeze–Thaw Imaging for Microorganism Classification Assisted with Artificial Intelligence”的研究论文。生命科学与技术学院谢寒博士和朱旭彬（生信基地21级 ...

发布者：勾剑寒来源: eefocus关键字：PIC C语言编程 PICC 指针手机看文章 扫描二维码 PICC中指针的基本概念和标准C语法没有太多的差别。但是在PIC单片机这一特定的架构上，指针的定义方式还是有几点需要特别注意。 1) 指向RAM的指针 如果是汇编语言编程，实现 ...

第 5 章： • PCA（主成分分析）：降维方法，通过保留数据中的主要成分来简化数据。 • LDA（线性判别分析）：用于增强类别间的可分性，适用于分类任务。 • t-SNE：用于高维数据的可视化，保留数据的局部结构。