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用MATLAB实现降维和特征选择(上)

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发表于 2019-8-15 09:30 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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目录  ^7 Y9 h/ F* [
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概念理解$ x; n- g: W5 E2 e3 _

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特征选择:% v+ J" i; X' b4 C4 l* n- o) Z
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降维的方法5 I6 |9 Y3 V! e

+ o% p, t4 A& z+ K. X主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)方法( b3 X0 j/ \0 x3 k
& x% l* s  q- M. K' [
偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)9 T0 M$ l8 ?  V: ^; t

* J* q. p" [# SMATLAB实现( r3 e% B2 E# j% X, D* z

1 M2 K) y" y% p9 R+ T重点函数解读:) s2 ?' V5 u; R" D7 ^9 _
8 a% M0 W/ C5 W6 K" j- @+ [
【例】光谱数据主成分回归分析(PCR)8 N1 }6 D3 ?- S( k6 u; e
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【例】偏最小二乘法(PLS)
- \+ N' s" j4 e. ~: q$ Z* n& d* P) J3 G! ?6 X9 R  |. p8 ?& K; u
特征选择的方法
% K0 N) w2 J) G+ Q$ l  z- ]+ t
Filter vs. Wrapper
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) n# J  H5 m+ _0 Z1 @$ C  V正文
7 D0 A' M* q+ a4 H5 e1 d' L, S) O
概念理解
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/ Z& }+ p2 }$ p  u- q$ N5 r9 u降维:
& ?7 t7 F! \/ B3 T4 P
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发表于 2019-8-15 18:32 | 只看该作者
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