GPLVM

为了提高 MNIST 手写数字识别的效率和准确率，提出了一种基于高斯过程潜变量模型 (GPLVM) 降维和支持向量机 (SVM) 分类的方法。该方法首先利用 GPLVM 对高维手写数字图像进行降维，然后使用 SVM 对降维后的数据进行分类。 分类方法 设计了两种分类方法： 方法一： 直接降维分类。对预处理后的原始数据使用 GPLVM 进行降维，然后通过 SVM 交叉验证进行分类，最后输出分类结果。 方法二： 阶梯跳跃降维分类。对预处理后的原始数据设定动态调整数据样本作为 GPLVM 降维算法的输入，通过 SVM 交叉验证分类后，对分类结果和当前维数进行保存。判断阶梯跳跃降维操作是否完毕，如果需

提供MATLAB和R中Bayesian GPLVM的完整算法及工具源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码经过严格测试，可直接运行，安全可靠。如有任何使用问题，请随时联系我们，我们将第一时间解答您的疑问。