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主因子逼近方法在變量選擇中的應用

許健; 崔靚然; 李雅芝; 張祎璠 湖南農(nóng)業(yè)大學信息科學技術(shù)學院; 湖南長沙410128
  • 變量選擇
  • 主因子近似
  • 偏最小二乘
  • 變量共線性

摘要:當數(shù)據(jù)中變量個數(shù)遠大于樣本個數(shù)時,變量之間的共線性問題變得尤其突出.偏最小二乘方法作為一種潛變量方法,將原始變量通過線性組合的方式轉(zhuǎn)化為幾個新的潛變量用于對響應變量的建模解釋,但變量之間復雜共線性的存在使得變量選擇困難重重.本文采用主因子近似方法分離出原始變量之間的共線性信息,再進行變量選擇.模擬研究表明主因子逼近方法能有效地提高變量選擇的精度.

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湖南理工學院學報·自然科學版

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