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降维：6 w& Q6 \+ z0 J* K& E* n
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降维的方法$ f2 n* {, T, D2 y- B
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主成分分析（Principle Component Analysis, PCA）方法
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|/ a& ^: ?! A5 a% B偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)
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MATLAB实现
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( c i- L& d% y" r7 d; A' K. X重点函数解读：! L6 {! c& i2 Z
8 Z8 L' E5 u3 o% q; O【例】光谱数据主成分回归分析（PCR）4 N, I( Q* B- d# K
! h3 `5 p- r7 U5 Q1 ~ ^【例】偏最小二乘法（PLS）1 s% ^& f* b8 @+ k5 N
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特征选择的方法
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& Y1 Y/ Z5 c# HFilter vs. Wrapper9 x4 O- ~- X6 \6 E1 R& O& p
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随机搜索
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正则化方法
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可视化评价指标
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正文
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发表于 2019-8-15 09:30
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