论文摘要
超高维数据下的特征筛选是模型降维建模的重要环节.基于条件分位数的改进超高维特征筛选方法在给定分位点有扰动情况下可能会导致筛选变量不稳定,针对该问题,引入全局条件分位数的思想,提出基于条件区间分位数的超高维特征筛选方法,并通过理论及数值模拟证明其特征筛选的确定性独立筛选性质和所提方法的有限样本性质.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 来鹏,张洁,季静雯
关键词: 超高维,特征筛选,区间分位数,确定性筛选性质
来源: 郑州大学学报(理学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 南京信息工程大学数学与统计学院
基金: 国家自然科学基金项目(11771215),江苏省自然科学基金项目(BK20161530),江苏省“青蓝工程”项目(2016),国家社科基金重大项目(16ZDA047)
分类号: O212
DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017336
页码: 39-43
总页数: 5
文件大小: 150K
下载量: 63
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