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适于高维不均衡数据分析的偏最小二乘模型选择方法

2013年 基础理论
  • 成果简介
课题来源于国家自然科学基金。在大数据时代，数据量大增，特征空间的高维问题和样本空间的不均衡问题严重影响数据分析建模的效率和精度。近年来，偏最小二乘降维建模方法在生物医学数据分析等领域，被发现是一种非常有效的数据降维方法，特别是在生物基因芯片数据等高维小样本数据中，偏最小二乘降维方法能够快速有效的找到性能较好的低维空间。作为一种有监督的特征抽取方法，偏最小二乘降维方法明显优于常规的无监督的主...
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