【摘 要】
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本文的目的是对微矩阵数据Leukemia 72进行变量选择和类预测,首次将和双指标重要性优先降维的思想应用到分类数据的变量选择中来.文章首先采用假设检验的方法,验证了Robert T
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本文的目的是对微矩阵数据Leukemia 72进行变量选择和类预测,首次将和双指标重要性优先降维的思想应用到分类数据的变量选择中来.文章首先采用假设检验的方法,验证了Robert Tibshirani文献[15]中提出的原假设是不合理的,并针对这些不合理之处进行修改提出了新的统计量(94)6),进而结合该统计量的统计意义和Sure Independent Screening()思想,针对不同的数据类型,不同的样本量提出了新的变量选择模型、、,由于思想忽略了变量间的相关性这一缺点,所以又进一步在之前提出的模型基础上加入重要性优先思想创造了双指标重要性优先降维方法().然后,选择支撑向量机((1),朴素贝叶斯法()和最近邻法()作为变量选择后的数据的分类器,利用错分率指标找到最佳的分类模型.最后,将上述模型分别应用到模拟数据和实际数据中,通过与秩和检验变量选择,快速筛选变量法的分类效果进行比较,证明了我们提出的模型的可行性与稳定性.
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