本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)彈性網(wǎng)對(duì)強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)的群組變量選擇的研究　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：變量選擇作為數(shù)據(jù)分析的重要方法之一深受廣大學(xué)者的青睞。近年來(lái),高維、強(qiáng)相關(guān)又帶有冗余的數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用在自然科學(xué)及生物醫(yī)學(xué)學(xué)科等領(lǐng)域,怎么選用合適的變量選擇方法解決該類(lèi)問(wèn)題已是當(dāng)前研究中的關(guān)鍵。本文針對(duì)高維、強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,做了如下工作:1.提出了一種改進(jìn)權(quán)值的自適應(yīng)彈性網(wǎng)方法(G_Aenet),該方法以偏最小二乘回歸系數(shù)的權(quán)重代替原始權(quán)重,使新方法能更好地選取群組中的重要變量和去除群組中的噪音變量。通過(guò)理論證明,說(shuō)明了該方法具備自適應(yīng)群組效應(yīng);并通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)和數(shù)值實(shí)例,比較Lasso懲罰及傳統(tǒng)的自適應(yīng)彈性網(wǎng)等變量選擇方法,用相對(duì)誤差RMSE和選擇精度標(biāo)準(zhǔn)TP(FP)作為精度和模型復(fù)雜度的標(biāo)準(zhǔn),驗(yàn)證了該方法的有效性,實(shí)現(xiàn)了提高模型精度,精簡(jiǎn)模型復(fù)雜度的目的。2.基于偏最小二乘回歸及傳統(tǒng)的自適應(yīng)彈性網(wǎng)方法均可解決強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)問(wèn)題,但又存在偏最小二乘的模型解釋性差和傳統(tǒng)的自適應(yīng)彈性網(wǎng)方法的模型精度不高等缺點(diǎn),故提出了一種改進(jìn)的強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)的變量選擇方法(Aenet_PLS)。該方法將偏最小二乘方法與傳統(tǒng)自適應(yīng)彈性網(wǎng)方法求得的估計(jì)系數(shù)做線性組合,并以此得到的系數(shù)建立回歸模型,使新模型具備高精度、解釋性強(qiáng)的雙重優(yōu)點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：O212

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本文編號(hào)：1313903