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目录2 g) }$ j3 Q3 Y" u1 M* \
# y% D8 P5 |/ K* K9 f$ ?概念理解
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降维：
3 C( k: d: o9 T
7 R; d7 D" s+ \特征选择：! p& t3 G; q5 x* {5 l8 \
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降维的方法, X& d3 ` M1 M, n& X7 v- q
+ D* o9 V Y$ i) f" W
主成分分析（Principle Component Analysis, PCA）方法; W0 f9 K: d% J( c: t
2 t5 z: x1 j7 l( [2 m* q偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)
- T( h* Q/ ^0 k( Z3 H- H& m* U. y$ E
MATLAB实现/ F% u2 M7 ^# c C3 Y
. c' _3 q/ @) Q& g3 P q重点函数解读：8 W; P2 a/ O" v
* U( B H& O- U* w2 @( O) W【例】光谱数据主成分回归分析（PCR）* ?1 L" _, R+ \. U7 a& T
, K4 B& M, j0 T1 N9 B& X
【例】偏最小二乘法（PLS）" W2 l+ B+ L4 V, P
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特征选择的方法/ _) O2 R( `$ r% l S% @
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Filter vs. Wrapper
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搜索法) S1 Z$ K4 O2 N$ `+ {" P
3 D, \+ k) {+ U9 Z2 a3 Z7 U随机搜索
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启发式搜索
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6 q0 m, j: I g- v- v: b4 q4 @8 X正则化方法
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+ G! R2 i( F7 a& Z& M可视化评价指标
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1 E" h: P4 G* T* e* J# i: h N正文
6 }5 d7 D8 O/ ~# [ U概念理解
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发表于 2019-8-15 09:30
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