Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest

Bài báo trình bày một cách tiếp cận mới dựa trên hàm nhân để có thể chọn ra những thuộc tính tốt nhất để tăng khả năng phân lớp của thuật toán Random Forest (RF)

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Nguyễn, Hà Nam
Format: Article
Language:Vietnamese
Published: Đại học Quốc gia Hà Nội 2014
Subjects:
PCA
Online Access:http://repository.vnu.edu.vn/handle/11126/4796
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Institution: Vietnam National University, Hanoi
Language: Vietnamese

Similar Items