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2013-05-23 12:21
求翻译：As an alternative to random projections, we evaluated the use of principal component analysis (PCA) to reduce the dimensionality of input histograms. However, we obtained much worse results, which can be explained by the fact that it produces a single (low-dimentional) representation per input vector and therefore lose是什么意思？ 待解决
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As an alternative to random projections, we evaluated the use of principal component analysis (PCA) to reduce the dimensionality of input histograms. However, we obtained much worse results, which can be explained by the fact that it produces a single (low-dimentional) representation per input vector and therefore lose
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
作为替代无规突起，我们评价了使用主成分分析（PCA） ，以减少输入直方图的维数。
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2013-05-23 12:23:18
作为对任意投射的一个选择，我们评估了使用主要成分分析(PCA)减少输入直方图的幅员。然而，我们得到了更坏的结果，可以用事实解释它引起一个唯一(低的dimentional)表示法每输入传染媒介并且丢失一次thresholded的很多信息。
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2013-05-23 12:24:58
作为一个选择对任意投射，我们评估了对主要成分分析PCA的 (用途) 减少输入直方图的幅员。 然而，我们得到了更坏的结果，可以解释用事实它引起一个唯一 (低dimentional) 表示法每输入传染媒介并且丢失很多信息曾经thresholded。 相反，变换real-valued传染媒介的提出的方法成多套二进制交易减少幅员并且损失由binarization过程导致的极限。
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2013-05-23 12:26:38
作为随机投影的替代方法，我们评估了利用主成分分析 （PCA），以减少输入直方图的维数。然而，我们获得了更糟糕的结果，可以归因于它产生每输入向量的单 （低维) 表示，并因此失去了大量的信息一旦阈值。与此相反的是，拟议的方法将实数向量转化为多个集的二进制交易降低了维数以及限制损失造成的二值化过程。
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2013-05-23 12:28:18
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