摘要：
欧氏距离4.35角度24 欧氏距离3.0174角度26.2438 阅读全文
posted @ 2023-07-24 20:54
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摘要：
总共有440633个特征缺失，数据为109525×72， 暴力删除一些列效果不好，因为有些特征可能有区分性，暴力删除会去掉有区分性的特征，这时候应尽量考虑补全，应该选择有区分性的特征。 去除特定缺失值再补0。 前7列数据缺失值过万了。 缺失值小于10的列共33列距离2.9欧式角37 缺失值小于260 阅读全文
posted @ 2023-07-23 20:28
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摘要：
只把缺失值。1.删除缺失值的列。2.利用平均值、众数、中数补充缺失值。3.用数据预测缺失值。 阅读全文
posted @ 2023-07-23 20:15
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用find函数发现的 阅读全文
posted @ 2023-07-23 19:55
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摘要：
用vca在正包中提取像素。欧式距离2.8，角度17.9043。 每隔2个维度选取一个特征最终，欧式距离2.487，角度16 未用vca直接按角度相似分配像素。 阅读全文
posted @ 2023-07-22 16:09
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摘要：
端元数18，1：2：44也就是维度22 欧式角2.0和角度30 端元8角度角度32.63距离2 端元16角度30.0377距离2.5686 端元29角度30.6477距离2.4886 每个距离 每个角度 端元40角度30.6距离2.57 按欧式距离找 阅读全文
posted @ 2023-07-22 13:10
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摘要：
端元8角度32.40距离2.05 端元16角度30.1209距离2.67 端元29距离2.465角度30.5241 端元40角度30.7209距离2.49 阅读全文
posted @ 2023-07-22 12:50
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摘要：
端元8角度39距离8.2 端元16角度30.8571 距离4.0731 端元29角度31.0328 距离3.2722 端元40角度31.3 距离3.2 阅读全文
posted @ 2023-07-22 12:29
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摘要：
端元数8距离2 角度33 端元数16距离2.99 角度30 端元数29距离2.71 角度30.86 端元数40距离2.6 角度30.7 阅读全文
posted @ 2023-07-22 00:16
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摘要：
端元8角度40 距离8.4 端元16距离 3.9 角度32.16 端元29距离3.2205角度32.1438 端元40 距离3.1852 角度33.0585 阅读全文
posted @ 2023-07-21 23:55
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