最后分别采用支持向量机(SVM)、主元分析法-支持向量机(PCA-SVM)和小波包能量特征向量-支持向量机(WPEE-SVM)进行故障分类。综合比较分类精度和速度表明,PCA-SVM是最佳诊断算法。
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This paper investigates the segmentation of multi-target image based on SVM approach combining feature extraction of kernel PCA.
实验结果表明，结合核主成份分析的特征提取，支持向量机方法是一种很有前景的多目标图像分割技术。
In the end, for the extracted features, we used PCA for dimension reduction and SVM for recognition.
最后对于所提取的特征利用PCA降维后送入支持向量机中分类。
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