免费论文摘要：线性降维本领及其在交通流猜测中的运用

消息本领的兴盛引导了数据维数的伸展，怎样精确和高效的将高维数据集表白在低维空间中，并由此创造其内涵构造是消息处置接洽的要害题目之一.对准线性降维本领的易用性和可操纵性，正文开始打开引见了几种常用的线性降维本领，囊括主因素领会，偏最小二乘本领和投影蹑踪法，提防领会了它们的基础思维和实行算法，并对它们的优缺陷举行了比拟. 因为主因素回归和偏最小二乘回归的截止最后仍恢复为一切自变量的线性拉拢，不许对变量举行采用，而LASSO本领更简单爆发稀解释，在参数估量的同声实行变量采用，所以正文鉴于那些个性，贯串偏最小二乘本领（PLS）和LASSO本领的便宜，提出了一种新的证明因素的本领.该本领比拟于PLS更实用于变量个数比拟多的情景. 其余，正文运用线性降维本领探究和接洽了交通安所有据题目，交通流是一个动静的、非线性的搀杂巨体例，暂时，怎样对交通运奇迹态举行评介还没有一个一致的规范.正文按照Hall模子和山国铁路的特性，将平衡速率动作分别交通情景的按照，运用无序Logistic回归刻划感化交通流的成分，获得了猜测精确率较高的模子.

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