Neuronaler Netzwerk-Algorithmus für LDA/GSVD
Rolysent Paredes
Broschiertes Buch

Neuronaler Netzwerk-Algorithmus für LDA/GSVD

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Die Leistungsfähigkeit der klassischen linearen Diskriminanzanalyse auf der Grundlage der verallgemeinerten Singulärwertzerlegung (LDA/GSVD) verschlechtert sich beim Umgang mit unbeschrifteten Datensätzen, da die LDA vordefinierte Eingaben und Ziele erfordert. Darüber hinaus leidet der LDA/GSVD-Algorithmus aufgrund seiner komplexen mathematischen Berechnungen und Iterationen unter hohen Rechenkosten. Um diese Probleme zu lösen, werden in dieser Studie die selbstorganisierende Karte (SOM) als neue Methode zur Kennzeichnung von Datensätzen und die Entwicklung eines auf einem künstlichen n...