聚類及分類稀疏大特徵

Question

我的問題是initial featuresX，ÿ，THETA，在範圍[0,255]歸一化。

對於每個object功能的數量是variable。

應用了羣集，因此每個羣集都有多個功能&每個對象都屬於multiple clusters。 在預測階段，從初始特徵計算每個對象的簇（new features）。

每個對象最多屬於10 clusters。

集羣總數爲4000。

如果我們考慮每個對象的新features constant我們有4000維 它very large for classify。只有10個功能可能是有用的，我的功能是稀疏的。

我的問題：

有沒有我們可以將這些sparse features與分類是有用最佳性能&分類什麼辦法？ 注意：我使用局部敏感散列來分類4000維度的新特徵，這非常緩慢。

Answer 1

我用主成分分析減少的功能，以10個暗淡尺寸則使用的SVM爲新功能&解決了問題分類。