特征提取模块程序流程图
2015-06-02 17:47:34 48 举报
特征提取模块程序流程图主要包括以下步骤:首先,输入原始数据。这些数据可以是图像、音频、文本等各种类型的数据。然后,进行预处理,包括清洗、标准化等操作,以便于后续的特征提取。接着,通过各种特征提取算法(如PCA、LDA、深度学习等)从预处理后的数据中提取有用的特征。提取出的特征需要进一步的筛选和优化,以提高模型的性能。最后,将提取出的特征用于后续的模型训练或预测。在整个过程中,可能需要不断地调整参数和优化算法,以达到最佳的提取效果。
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大纲/内容
Y
是否是最后一条数据?
分量权重大于阈值U?
删除该特征分量
生成特征向量表示
计算每个特征分量的TF-IDF权重
输入原始数据文件
结束
经过分词系统处理
N
通过词性过滤
开始
保留该特征分量
过滤掉停用词
依次读取每条短文本数据
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