聚类＆amp;分类稀疏大特征

Question

我的问题initial features x ， y ， theta 在范围[0,255]范围内进行了标准化。

每个object个功能的数量为variable。

应用群集，因此每个群集都具有许多功能和优点。每个对象都属于multiple clusters。 在预测阶段，从初始特征（new features）计算每个对象的集群。

每个对象最多属于10 clusters。

群集总数为4000。

如果我们为每个对象考虑新的features constant，那么我们就有4000个维度 它very large for classify。只有10个功能可能有用，我的功能很少。

我的问题：

我们是否有任何方式可以将这些sparse features分类为最佳性能＆amp;哪个分类器对它有用？ 注意：我使用局部敏感散列来分类4000维度非常慢的新特征。

Answer 1

我使用主成分分析将要素维度减少到10 dim，然后使用 SVM 对新要素进行分类＆amp;解决了我的问题。