论文摘要
为进一步研究回归模型中高维数据的降维方法,提出基于Gram-Schmidt变换的新的有监督变量聚类（SCV-GS）方法。该方法未采用以潜变量为聚类中心的层次聚类,而是借用变量扫描思想,依次挑出对响应变量有重要贡献的关键变量,并将其作为聚类中心。SCV-GS方法基于Gram-Schmidt变换,对变量之间的高度相关性进行批量处理,并得到聚类结果;同时,结合偏最小二乘思想,提出新的同一性度量,并以此来选取最佳聚合参数。SCV-GS不仅可以快速得到变量聚类结果,而且可识别出对响应变量的解释及预测起关键作用的变量类。仿真表明该聚类方法运算速度显著提升,而且所得潜变量对应的回归系数的估计结果与对照方法表现一致;实例分析表明该方法具有更好的解释性和预测能力。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘瑞平,王惠文,王珊珊
关键词: 降维,变量聚类,回归,高度相关,变换
来源: 北京航空航天大学学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 北京航空航天大学经济管理学院,北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心,城市运行应急保障模拟技术北京市重点实验室
基金: 国家自然科学基金(71420107025,11701023)~~
分类号: TP311.13;O212.1
DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0050
页码: 2003-2010
总页数: 8
文件大小: 184K
下载量: 89
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