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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 湖南農業大學信息科學技術學院; 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：當數據中變量個數遠大于樣本個數時,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.
- 變量選擇
- 主因子近似
- 偏最小二乘
- 變量共線性
摘要：當數據中變量個數遠大于樣本個數時,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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