论文摘要
针对近红外光谱分析的不足,提出一种新的、基于最大信息系数的偏最小二乘特征筛选算法(PLSMIC)。首先计算每个特征与因变量之间的最大信息系数对变量的重要性进行排序,最大信息系数越大,对应的特征就越重要。然后,结合偏最小二乘进行特征筛选。PLSMIC是基于最大信息系数的向前变量选择算法,实际数据集的实验和分析表明,PLSMIC能明显提高预测性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄新,刘伟平
关键词: 最大信息系数,偏最小二乘,近红外光谱,特征筛选
来源: 轻纺工业与技术 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 化学,计算机软件及计算机应用
单位: 湖南城市学院
基金: 湖南省社会科学基金项目《高维数据降维的若干稳健统计算法研究》(18YBA065)
分类号: O657.33;TP301.6
页码: 26-27
总页数: 2
文件大小: 416K
下载量: 75
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