《表2 不同模型的分类准确率对比Table 2 Classification accuracy comparison results of different models》

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《基于L_1范数改进的自回归算法及分类应用》

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数据集LabelMe[17]，通过网络工具获得像素为256*256的八类图片:公路，城市内部、海岸、森林、高楼、街道、空旷的野外、高山.每一类有200张图片，并将每一类图片随机地平均分为训练集和测试集.数据集UI-UC-Sports[17]包含1792张图片，将每个图片的最大侧（图片多个维度中变量最多的一个维度）像素调整到400.分为八类:羽毛球运动（313张），滚球运动（137张），槌球运动（330张），马球运动（183张），攀岩运动（194张），划船运动（255张），帆船运动（190张），单板滑雪运动（190张）.将每一类图片随机地平均分为训练集和测试集.由每个模型对数据集的分类准确率来判断模型泛化能力强弱，分类结果如表2所示.