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高维数据下变量选择问题的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景与意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-10页
    1.3 数据降维方法综述第10页
    1.4 主要研究内容及创新第10-12页
第二章 稀疏主成分分析第12-22页
    2.1 主成分分析简介第12-13页
    2.2 主成分分析存在的问题第13-14页
    2.3 基于正则化的稀疏主成分分析第14-19页
        2.3.1 正则化相关知识第14-18页
        2.3.2 基于弹性网的稀疏主成分分析第18-19页
    2.4 数值实验第19-20页
    2.5 小结第20-22页
第三章 基于加权绝对相关系数的超高维数据的降维研究第22-29页
    3.1 安全独立筛选简介第22-23页
    3.2 安全独立筛选的局限性第23-24页
    3.3 基于加权绝对相关系数的降维技术第24-26页
    3.4 数值实验第26-28页
    3.5 小结第28-29页
第四章 基于流形学习的降维方法第29-36页
    4.1 流形学习简介第29-30页
    4.2 等距映射第30-32页
    4.3 局部线性嵌入第32-33页
    4.4 改进的基于熵权法的局部线性嵌入第33-34页
    4.5 数值模拟第34-35页
    4.6 小结第35-36页
第五章 结论与展望第36-38页
参考文献第38-42页
致谢第42-43页
附录 攻读学位期间发表的学术论文第43页

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