主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型,它通常用于降维,通过将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保留数据的变化。 Matt Brems 的文章全面深入地介绍了该算法。现在,让我们用更简单的术语来理解算法:假设我们现在正在收集数据,我们的数据集产...
从上面的截图可以看出,通过PCA算法,X_train和X_test的维数都被降低了,每一个都将特征从1850个减少到50个(正如我们在算法中定义的那样)。训练SVM分类器一旦我们完成了降维,就开始分类了。首先,我们将训练SVM分类模型。我们使用GridSearchCV,这是一个库函数,它是一种调整超参数的方法,它将系统地为网格中指定的算法...
PCA-SVM模型是将人工智能算法与传统方法结合构成新型专家系统的一次有效尝试。因此,在未来的时间里,我们需要不断对企业财务预警PCA―SVM模型进行不断优化与完善,尽可能将其尚有的缺陷弥补,从而使其作用能够在企业财务管理工作中充分发挥出来,提升企业的经济效益和社会效益。 4、结语 综上所述,财务预警PCA―SVM模型不仅...
在测试阶段,我们将输入测试数据,通过训练好的SVM模型进行分类预警。 为了验证模型的准确性,我们将采用实际的企业财务数据进行测试。测试结果显示,本文提出的企业财务预警模型具有高精度和稳定性,能够有效地预警企业财务风险。 综上所述,本文提出了一种基于PCA-SVM的企业财务预警模型,通过对企业财务数据进行降维和分类处理...
在本文中,我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。 首先,让我们了解PCA和SVM是什么: 主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型,它通常用于降维,通过将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保留数据的变化。
第34卷第4期2014年08月矿冶工程MININGANDMETALLUP-GICALENGINEERINGVo1.34№4August2014金属矿采空区危险性判别的PCA—SVM模型研究①刘志祥,郭虎强,兰明(中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083)摘要:为了有效合理地判别金属矿采空区的危险性,引入主成分分析法(PCA)及支持向量机(SVM),建立了PCA-SVM判别模型。
企业财务预警PCA-SVM模型研究 维普资讯 http://www.cqvip.com
http://.paper.edu-1-中国科技论文在线基于PCA和SVM的备件需求预测模型姚菲,张翼**作者简介:姚菲(1989-),女,硕士研究生,主要研究方向:预测与决策优化理论通信联系人:**(1962-),男,副教授,研究方向:系统工程在管理中的应用(北京邮电大学经济管理学院,北京,100876)5摘要:针对目前大量零值的备件预测方法精度不高的...
基于PCA-SVM的边坡稳定性预测模型研究
基于主成份分析和支持向量机的PCA-SVM储层识别模型研究