充分降维相关论文
数据产生价值,数据也是统计科学发展的动力.随着科技的迅猛发展,数据收集成本的降低导致海量数据以涌现形式出现,这些数据不仅规模......
生物学、计量经济学、信号处理等领域数据采集技术的快速发展,对传统的多元分析提出了巨大的挑战。高维数据分析变得无处不在。降......
随着计算机性能和通信技术的快速发展,我们在工业生产、生物医学及现代计量经济学等诸多领域都会遇到各种各样复杂且高维的数据.为......
高维复杂结构数据是统计学研究中重要的数据类型。近年来,随着科学技术的飞速发展,高维数据和复杂结构数据在各领域科学研究中都越......
在统计学领域,给定某些随机变量用来推断另一响应变量的分布是统计学需要研究的重要问题。当自变量和响应变量之间的关系类型无法......
纵向数据融合了截面和时间序列的信息,在生物学、医学、金融学和经济学等领域受到人们的广泛关注,而飞速发展的科技手段使人们常常......
大数据时代的到来使人们面对的数据越来越复杂,充分降维理论对于研究这种复杂数据有着重要的意义。在响应变量多维时,传统的充分降......
本文基于充分降维方法,以西南地区上市时间超过三年且连续经营的上市公司为研究对象,从体现企业盈利能力、偿债能力、运营能力、成......
随着科学技术的快速发展,高维数据在很多领域中越来越常见,如生物信息学、基因组学、微列阵、蛋白质组学、经济学、金融学等。正确地......
由于科学技术的不断发展,特别是计算机技术的快速发展,高维数据在众多领域中不断地涌现,例如互联网大数据、社会经济数据、生物医......
“大数据”逐渐的成为很多领域里面热门的话题,例如新闻智能推送,经济学研究,机器学习等。当对高维数据处理时经常遇到“维数灾难”......
怎样推断在给定某些随机变量(自变量)时另一个变量(响应变量)的分布是统计中的重要问题。当自变量的个数很大时,用响应变量直接对自变量......
随着数据收集和存储能力的大幅提高,超高维数据[9],即数据维数伴随着样本呈指数增长,频繁出现在许多科学邻域.此时,惩罚类变量选择......
在大数据时代,金融学、基因组学和图像处理等领域产生了大量的张量数据。Zhong等(2015)提出了张量充分降维方法,并给出了处理二阶......
提出一类新的估计多元响应降维子空间方法,即基于矩生成函数(GF)、绝对值矩生成函数(G-A)与矩生成函数海塞主方向方法(G-PHD).给出了该方......
医疗保险费用的评估是商业医疗费用管理中的重要环节,附加信息在医疗费用的远期预测中具有重要作用。但是,如果费用数据中含有高维......
本文选取国家统计局2008年、2013年和2018年的各省市农业相关数据,利用充分降维方法对河南省的农业综合竞争力进行研究。结果表明,......
在高维空间中进行统计建模通常会碰到"维数祸根"问题,解决办法之一是降维,充分降维是一种有效的降维方法。针对多维响应降维子空间提......
在多元非参数回归问题中,有可能存在这样的情形:响应变量仅仅通过自变量的少数几个线性组合与自变量发生关联.在这样的情形下,找出......
高维数据的降维问题是非参数回归领域中一个十分重要的研究方向。充分降维是一种通过找寻原始自变量的少量线性组合,在不损失回归......
充分降维是非参数回归领域中的一个重要问题,主要目的是对自变量进行降维,通过寻找自变量的少量线性组合,用这些线性组合去替代原......
随着信息技术的飞速发展,大规模数据在短时间内搜集并储存下来,为分析决策提供了巨大的信息量,也给统计建模带来了一定难度。对于......
文章利用充分降维的思想,对分类问题的Binomial Boosting(BBoosting)算法进行了改进,提出了一种新的方法——Dimension Reduction Bino......
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利用充分降维的思想对L2Boosting算法进行改进,提出基于局部相关性的L2Boosting(LCBoosting)算法。在每次迭代中,该算法根据响应变......
给出了一种估计生存数据非线性充分降维子空间的新方法.利用再生核Hilbert空间性质以及双切片思想,建立广义特征谱分解问题与获得......
这篇论文致力于对充分降维领域中一些理论的深入研究以及方法上的延伸。在充分降维领域中有两个重要的话题。第一个是估计中心(均......
在东海海域进行防空识别区的划立,标志着我国对外部威胁的预警工作迈入了新阶段,同时说明了预警工作在国防领域的重要地位。雷达作为......
高维数据越来越频繁的出现在各个领域,例如基因研究,经济学等。高维数据在带来更多信息量的同时,也不可避免的带来了“维数灾难”......
经典的充分降维方法对解释变量存在异常值或者当其是厚尾分布时效果较差,为此,经过对充分降维理论中加权与累积切片的分析研究,本......
讨论了对称阵的稀疏主成分分析,并给出估计的渐近结果。基于蒙特卡洛分析的模拟实验展示了在充分降维中稀疏主成分的优势。......
切片逆回归(SIR)是进行充分降维和数据可视化的一种创新并且十分有效的方法。近年来,许多学者提出了一系列通过添加惩罚项去估计稀......