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目录
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概念理解
1 n' l( _9 o& U7 i4 ~% H# W$ n& y/ b$ C( y$ N! I
降维：
: }0 N2 Y d: w
& C8 F. g/ h1 e! i& x特征选择：
+ B' y' @" i! T s$ L" }; _( g% Q" f3 }
降维的方法; h6 U( J {. f
+ H; b2 C) ^7 X j3 i
主成分分析（Principle Component Analysis, PCA）方法7 S& k6 q/ p4 B2 W; p
. m# S: S4 K( c6 ^% W% o7 l: j
偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)
2 X! g; G& T' s2 l2 }# q% l2 Y/ {1 V+ W" z2 K" c
MATLAB实现
/ d5 e& k& \5 i k Z" r0 c! O2 `+ `, X$ U
重点函数解读：0 A; E q# b, y
0 |3 e$ l3 J7 o5 [5 C! Q0 ?& z" F
【例】光谱数据主成分回归分析（PCR）( O6 o1 k! Z) F! G& I- ]+ n
% p" a" ^4 o0 b: V( ?【例】偏最小二乘法（PLS）
* h1 P% h" A% ?/ O" }4 y ]' I4 h6 H( L' a2 @$ W
特征选择的方法& x: Q7 k, E1 g+ W$ A" H
4 u- K& E( [( z0 A
Filter vs. Wrapper( a7 `: j% ]6 L y% @+ B
5 [) Y( ]& z, ] X
搜索法2 w# H( {1 V# B5 n
( n0 E5 b z0 a' ?: q
随机搜索
6 Z8 }0 ^: \4 p5 T/ \" U
& ^9 L8 G* x/ f1 C' H启发式搜索
/ m. _8 [. _& e. k! X8 O# Z1 e! s
正则化方法
) j% n. \* J8 Y; k1 m
9 C# Z9 }2 H+ k |- V' v# H6 v7 a4 z# I可视化评价指标
" R0 V# S6 e- e) C: v2 g* N: X# t
& I4 q* x9 M; l6 G( d/ J8 l* t, D5 E7 K! z$ e
正文/ P h: ^! l5 m7 [4 I' e
概念理解6 ^: e& r" h' {0 e) U% L
$ t0 d" Y! v( ]& J) W- t0 r
降维：4 Y1 X& X5 ]- s s7 x7 H7 X
8 g" w: l0 M: G* L
- n) J c8 j: H& ?3 s6 T# h/ N* L; I |
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发表于 2019-8-15 09:30
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