论文摘要
变量筛选是超高维数据分析的基础,MV-SIS和AD-SIS是超高维判别分类问题中的两种有效的稳健的特征筛选方法.然而,和其它边际筛选方法一样,忽略了变量间可能存在的强相关性,可能漏选重要变量或者错选不重要的变量.为提高MV-SIS（AD-SIS）在上述情况下的变量筛选效果,基于MV-SIS（AD-SIS）提出了两种有效的稳健的迭代变量筛选方法 MV-ISIS（AD-ISIS）,并通过蒙特卡罗模拟,研究这两种方法在超高维判别分析问题中的效果.数值模拟结果表明,新的迭代特征筛选方法 MV-ISIS（AD-ISIS）能大幅提高MV-SIS（AD-SIS）的变量筛选效果.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 何胜美
关键词: 超高维,判别分析,变量筛选
来源: 韶关学院学报 2019年09期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 广东金融学院金融数学与统计学院
基金: 国家自然科学基金面上项目（11471335）,广东省教育厅特色创新项目（2016WTSCX079）
分类号: O212.1
页码: 11-15
总页数: 5
文件大小: 185K
下载量: 40
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