《表5 Sonar数据集降维后经过KNN、SVM算法的分类精确度》

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《基于类内和类间距离的主成分分析算法》

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Sonar数据集降维前后经过KNN、SVM算法的分类精确度见表5。从表5中可以看出，Sonar数据集相比于SVM更加适合使用KNN算法进行分类。另外，该数据集采用PCA、E-PCA降维后的数据经过KNN、SVM算法的分类精确度均降低约0.5～1.0个百分点，采用LDA算法降维后的数据经过KNN、SVM算法的分类精确度分别提高约10.25和2.5个百分点，同样的采用IOPCA算法，分类精确度分别提高约14.46和5.44个百分点。