![Phân tích tư tưởng của nhân dân qua đoạn thơ: Những người vợ nhớ chồng… Những cuộc đời đã hóa sông núi ta trong Đất nước của Nguyễn Khoa Điềm](https://timtailieu.net/upload/document/136415/phan-tich-tu-tuong-cua-nhan-dan-qua-doan-tho-039-039-nhung-nguoi-vo-nho-chong-nhung-cuoc-doi-da-hoa-song-nui-ta-039-039-trong-dat-nuoc-cua-nguyen-khoa-136415.jpg)
Computing feature matrices using PCA-SVD hybrid method on small-scale systems
Số trang: 5
Loại file: pdf
Dung lượng: 406.81 KB
Lượt xem: 3
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
This paper aims to develop an effective method for reduction and decomposition on large matrices with low required computational resources and fast processing times. Our contribution is to design a PCA-SVD hybrid method that dividesthe feature extraction into two phases: PCA-based size reduction and SVD-based decomposition. In our method, PCA is first applied to a large matrix to extract its important components
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Computing feature matrices using PCA-SVD hybrid method on small-scale systems
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Computing feature matrices using PCA-SVD hybrid method on small-scale systems
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Feature extraction Biometric recognition Raspberry Pi PCA-SVD hybrid method Principal Component AnalysisTài liệu liên quan:
-
19 trang 110 0 0
-
An empirical evaluation of feature extraction for Vietnamese fruit classification
16 trang 44 0 0 -
Ebook Intelligent big multimedia databases
322 trang 37 0 0 -
Ebook Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing
360 trang 34 0 0 -
12 trang 30 0 0
-
A data analytics approach to player assessment
19 trang 28 0 0 -
81 trang 27 0 0
-
Ebook Applied linear algebra (Second edition): Part 2
377 trang 26 0 0 -
Driving stress detection using physiological data with machine learning
8 trang 25 0 0 -
Forecasting SET50 index with multiple regression based on principal component analysis
24 trang 25 0 0