隨著互聯(lián)網(wǎng)和計算機的迅猛發(fā)展,各領域都產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù),如生物學、計算機科學、金融學等諸多領域都存在種類繁多的復雜數(shù)據(jù),因此,需要從大量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息進行分析。近年來,變量選擇成為了統(tǒng)計學的研究熱點,尤其是懲罰項正則化方法,其特征是通過懲罰函數(shù)進行變量選擇,能夠處理高維且存在共線性的數(shù)據(jù)。本文主要研究懲罰函數(shù)的變量選擇的改進方法和在基因關聯(lián)分析中的應用,在原有的懲罰函數(shù)模型的基礎上考慮變量之間的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)關系,并將懲罰項正則化用于多因變量回歸模型。本文的內(nèi)容可分為兩個部分,具體內(nèi)容如下:1、在原有的懲罰函數(shù)模型上加入網(wǎng)絡懲罰項本文中在單個變量選擇的模型上,考慮了變量之間的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)關系。通過對四種不同類型的數(shù)據(jù)進行模擬研究,并以前列腺癌基因表達譜數(shù)據(jù)進行實例驗證,分別比較基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的懲罰函數(shù)的變量選擇模型和基于懲罰函數(shù)的變量選擇模型的優(yōu)劣性,結(jié)果表明:基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的懲罰函數(shù)模型較原有的懲罰函數(shù)模型更具有優(yōu)越性和穩(wěn)定性,尤其是基于MCP懲罰函數(shù)的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型有較高的預測能力,對于發(fā)現(xiàn)患有前列腺癌的病人有很大的幫助。2、將懲罰函數(shù)的變量選擇方法應用于多因變量回歸模型（1）本文詳細介... 

【文章來源】：福建農(nóng)林大學福建省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１稀疏偏最小乘法的交叉驗證均方差預測誤差圖??

始預測變量的線性組合來實現(xiàn)變量選擇和預測。??借助Ｒ語言的ＳＰＬＳ包實現(xiàn)稀疏偏最小二乘方法的基因關聯(lián)分析，采用除一??法的交叉驗證均方差預測誤差得到圖４－１：??ＣＶ?ＭＳＰＥ?Ｐｌｏｔ??。９邏?，吖，??０８?１５９?－??。７１?Ｍ?－－??ｓ?〇．５?－?ｍ??１３４＇??０４?－??１２６?－??〇３｜：ｉ?ｍｍ?－??０?２?４．?？｜??０１１：：?Ｉ?１。９?七：．＿??ｒ－ｒ－?ｉ?■?■?■?■■?ｉ??１２３４５６７８９?１０??Ｋ??圖４－１稀疏偏最小乘法的交叉驗證均方差預測誤差圖??其中橫坐標表示成分個數(shù)，縱坐標表示閾值參數(shù)＇的范圍為［０，１］。??由圖４－１得到：當尤＝１，?４＝０．９時，可以得到最小均方差預測誤差。將參??數(shù)代入，選出了?１１個顯著變量，具體見表４－３：??３８??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Logistic回歸懲罰函數(shù)的疾病診斷[J]. 莊虹莉,李立婷,林雨婷,溫永仙.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2017(01)
[2]多個相關數(shù)量性狀主基因的聯(lián)合分析方法[J]. 肖靜,胡治球,湯在祥,隋炯明,李欣,徐辰武.  中國農(nóng)業(yè)科學. 2005(09)



本文編號：3269436