Fisher鉴别分析方法是特征提取中的一个重要方法,统计不相关的线性鉴别分析(ULDA)是非常著名的基于Fisher的北京教育考试院报名鉴别分析方法。但是,它同一些基于Fisher的方法一样都面临一个问题：小样本问题。
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本文提出结合一种新的特征提取方法——非相关线性判别式分析方法(ULDA)和支持向量机(SVM)分类算法,对结肠癌组织样本进行分类识别。并同其它方法作了比较研究,结果表明了该方法的可行性和有效性。
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ULDA -based heuristic feature selection 分层特征选择
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模块上移
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