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跟着高科技程度的连接兴盛,生人已跨入消息期间。在科学接洽范围内,科学家获 得了很多的高维数据,那些数据向人们供给了客观东西越发精确、所有的刻画,然而对最后获得猜测截止的透彻度遏制就越来越难。所以高维数据领会是迩来几年来很多数学家关心的热门题目。高维数据领会进程中,很多本领是进步行贬低自变量的维数的办法,而后居中索取少许对实物感化较大的数据,结果把获得的数据,用比拟典范的灵验的低维本领举行分门别类和回归。当相应变量是一元的时,降维本领兴盛的很老练已有很多品种。当相应变量是多元的时,降维处事也博得了少许发达,展示了少许比 较典范的思维和本领。 正文重要接洽了两个上面的题目,一是接洽在少许一定的情景下不妨对随机投影 本领举行完备。在保护猜测截止透彻度的情景下,大大较少功夫的耗费,进而普及本领的可行性。二是在确定的前提下对主因素本领举行革新。先沿用主因素的本领将原 来的高维数据投影到由前几个感化比拟大的主因素所张成的低维空间中,进而到达数据的维数贬低的手段,而后将获得的数据与原始的自变量举行归回领会。在有表面扶助下,咱们举行考查模仿。试验截止表白,咱们提出的新的本领在透彻度对立较好的情景下,在功夫的灵验性上面都有很大普及的,如许就灵验的处置功夫耗费的题目。
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