《表4 各降维方法的备件分类准确率对比》

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《基于改进的局部保持投影的战时备件分类》

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图3主要对比说明了3种降维方法的优劣。在初始时，多种降维算法随着降维维数的不断增加，备件分类的准确率逐渐提高，当备件分类准确率达到最大值，此时到达最优降维维数。当维数继续增加，备件的分类准确率有所下降但曲线波动趋于稳定。对KDE-LPP降维曲线分析，当降维维数为12，即不进行特征指标的降维处理，直接运用QPSO-SVM进行分类时，得到备件的分类准确率为0.72，相比降维后再进行分类的准备率要低，这是因为原始数据特征指标中存在无用特征和冗余信息，会对分类产生干扰，所以在分类前对原始数据进行降维处理很有意义。为了进一步说明3种降维方法的优劣，其具体对比数据如表4所示。