【摘 要】
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偏最小二乘法判别法是被广泛应用的一种高维数据降维分类预测判别方法,但在实际中,该方法通常会产生难以解释的原始变量的线性组合。在本文中把判别纳入到回归的框架之中。提出了一种带有惩罚项的稀疏型偏最小二乘法,结合矩阵的奇异值分解提出了一种秩为一矩阵的近似方法和算法。提出该种方法的目的在于把高维数据的变量筛选和变量的线性组合同时合并到一个步骤之中。尽最大可能地找出原始特征中包含的有用信息,实现数据的降维。
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偏最小二乘法判别法是被广泛应用的一种高维数据降维分类预测判别方法,但在实际中,该方法通常会产生难以解释的原始变量的线性组合。在本文中把判别纳入到回归的框架之中。提出了一种带有惩罚项的稀疏型偏最小二乘法,结合矩阵的奇异值分解提出了一种秩为一矩阵的近似方法和算法。提出该种方法的目的在于把高维数据的变量筛选和变量的线性组合同时合并到一个步骤之中。尽最大可能地找出原始特征中包含的有用信息,实现数据的降维。我们模拟生成了高维度二元分类判别数据和多元分类判别数据,并应用到已经公开的食管鳞癌数据,与普通的偏最小二乘法做了比较。结果表明,我们所提出的方法在变量选择方面表现优异,而且在具有更好的敏感度和更好的特异度。在高维的二元分类和多元类别分类中,提供了很高预测精度和稳定性,并且具有更高计算效率。
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