为了提升高维数据的神经网络分类效果,本研究提出了一种结合降维和分类的策略。首先,利用主成分分析 (PCA) 对原始高维数据进行降维处理,降低数据维度和复杂度。然后,针对传统BP算法的局限性,提出了一种改进的扰动BP学习方法,该方法分两步更新网络权值,以增强网络的学习能力和泛化能力。最后,通过MATLAB仿真实验,对该降维分类算法的分类精度和误差收敛速度进行了评估。结果表明,相比于传统的BP网络,先降维再采用扰动BP网络进行高维数据分类能够显著提高分类精度,并有效加快训练速度。
基于主成分分析和扰动BP神经网络的高维数据分类
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