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时频域视角下的上海原油期货溢出效应研究
【出 处】
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云南财经大学
【发表日期】
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2022年01期
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随着时代和技术的不断发展,高维数据在日常生活和工作中普遍存在,并且给数据的运输与存储带来了极大的挑战,同时也不方便人们研究和应用,所以对高维数据进行降维十分有必要。主成分分析（PCA）是现存的一种经典的降维方式,但是PCA只能对向量型的数据进行降维,当对矩阵型数据进行降维时,就要将数据变换为向量型数据,这样会破坏数据的内部结构。而二维主成分分析（2DPCA）就是针对矩阵型数据降维的,2DPCA可以