局部懲罰加權(quán)核偏較小二乘算法及其應(yīng)用
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大小：588KB
語(yǔ)言：簡(jiǎn)體中文
時(shí)間：2012-03-23
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軟件介紹
摘 要：為改善軟測(cè)量模型精度，提出了一種局部懲罰加權(quán)核偏較小二乘算法。該方法通過(guò)核映射將原始輸入映射到高維特征空間實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性問(wèn)題的線性化處理，并通過(guò)偏較小二乘算法進(jìn)行主成分提取，降低數(shù)據(jù)維數(shù)；對(duì)由主成分構(gòu)成的新數(shù)據(jù)集，依據(jù)局部學(xué)習(xí)思想構(gòu)建局部懲罰加權(quán)較小二乘回歸模型，降低模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的敏感度、優(yōu)化模型參數(shù)。鑒于多模型可以改善模型估計(jì)精度，提高泛化性，采用ＣＮＮ近鄰擴(kuò)張搜索聚類算法對(duì)樣本集進(jìn)行聚類，對(duì)得到的聚類子簇依據(jù)上述算法建立回歸子模型，得到多...
