论文摘要
高维光谱数据(如近红外)分析的困难在于量测的数据在呈现出很高共线性的同时,含有大量的冗余信息。本文提出了一种新的基于距离相关的偏最小二乘算法(DCPLS)。首先,基于距离相关系数对变量的重要性进行排序,距离相关系数越大,对应的变量就越重要。然后,结合PLS进行变量筛选。DCPLS是基于距离相关的向前变量选择算法。实际数据集的实验和分析表明,DCPLS能明显提高预测性能,是一种很有吸引力的高维光谱数据建模方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄新,王梦贤,周密
关键词: 距离相关,偏最小二乘,高维光谱数据,降维
来源: 智库时代 2019年45期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅰ辑,经济与管理科学,基础科学
专业: 数学
单位: 湖南城市学院管理学院
基金: 湖南省社会科学基金项目(《高维数据降维的若干稳健统计算法研究(18YBA065)》)
分类号: O212.1
页码: 267-268
总页数: 2
文件大小: 1135K
下载量: 104
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