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Il classificatore basato tensore ha attirato un grande interesse, per la sua rappresentazione di oggetti di input in una forma naturale per superare piccoli problemi di dimensioni del campione e nella fornitura di Ugg Boots Ebay alta precisione di classificazione. Multi-Analisi Discriminante Lineare (MLDA) è un classificatore efficiente, che impiega le proprietà tensoriali per semplificare il calcolo e migliorare la precisione. In questo studio, un quadro aumentando viene sfruttata per migliorare ulteriormente una Uggs Prezzo base tensore-MLDA classificatore. Nel quadro potenziamento, diversi studenti deboli sono formati con diversa distribuzione dei campioni di training e, poi, integrate con pesi adatti per costruire una forte classificatore con elevata capacità di generalizzazione. Nella nostra proposta di metodo, vale a dire BMLDA (Boosted MLDA), i classificatori MLDA sono indeboliti e considerati come componenti funzione di proiezione (discenti deboli) nel quadro aumentando. Infine, un vicino più vicino (NN) classificatore prende la decisione finale e consente al BMLDA di agire come un classificatore multi-classe. Per valutare BMLDA, diverse versioni di Analisi Discriminante Lineare (LDA) classificatori, come potenziato LDA diretta, LDA diretta, sottoclasse-LDA, MLDA e LDA, sono state attuate. Valutazioni empiriche su due applicazioni reali hanno dimostrato che il BMLDA proposta ha superato i suoi concorrenti. Il metodo proposto è utile sfruttando il quadro aumentando per accogliere gli studenti in base tensore, che totalmente costruiscono un potente multi-classe classificatore insieme con prestazioni molto più elevate.
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