超高维数据的特征筛选研究
| 中文摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 超高维判别分析问题的研究历史与现状 | 第9-10页 |
| 1.2 超高维线性模型的研究历史与现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 超高维判别分析数据的特征筛选 | 第13-32页 |
| 2.1 稳健秩方法(RRS) | 第13-16页 |
| 2.2 准确筛选性质 | 第16-18页 |
| 2.3 数值模拟 | 第18-22页 |
| 2.4 实例分析 | 第22-25页 |
| 2.4.1 肺癌数据 | 第22-23页 |
| 2.4.2 恶性纤维组织细胞瘤数据 | 第23-25页 |
| 2.5 理论证明 | 第25-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 多元响应变量线性模型的特征筛选 | 第32-54页 |
| 3.1 投影筛选方法(PS) | 第33-34页 |
| 3.2 准确筛选性质 | 第34-36页 |
| 3.3 迭代算法(IPS) | 第36-37页 |
| 3.4 数值模拟 | 第37-44页 |
| 3.5 实例分析 | 第44-45页 |
| 3.6 理论证明 | 第45-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 4.1 结论 | 第54页 |
| 4.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录一 | 第59-65页 |
| A.1 超高维判别分析的特征筛选方法 | 第59-60页 |
| A.2 判别分析方法 | 第60-62页 |
| A.3 线性模型特征筛选方法 | 第62-65页 |
| 附录二 个人简介 | 第65-66页 |
| 附录三 致谢 | 第66页 |
