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文档简介
第一 第二 第四 第五 第六 支持向量机(SupportVectorMachine,第七 极限学习机(ExtremeLearningMachine, 第九 遗传算法(GeneticAlgorithm,第十 粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算第十一 蚁群算法(AntColonyAlgorithm,第十二 模拟退火算法(SimulatedAnnealing,第十三 降维不特征选主成分分析(Principle ysis,
x
......x1k...... X
2kx ...... n2 nk
1Xt1
Var(P) 21t'X'Xt V1X'
n 1Lt'Vt 1 L2Vt2t
1
VtL(t't1)
1 1 111 1由此可知,t
是V的一个标准化特征向量
Var(Pt'Vtt'
t't
Pm前m个主成分携带的信息总和 Var(Pi) 偏最小二乘法(PartialLeastSquares,PCA方法提取出的前若干个主成分携带了原输入变量矩阵的大部分信息,消除了相互部分的信息。并没有考虑主成分
......x1k......
y1yX
2k
Y2 ......
...y n nk nt1u1
Xw1Yc1
w1c1t1应尽可能大地携带输入变量矩阵X②u1应尽可能大地携带输出变量矩阵 的信息t1和u1由主成分分析原理可知,条件(1)和条件(2)t1u1Var(t1)Var(u1)根据典型相关分析,条件(3)t1u1r(t1,u1)上述问题可以转化为计算t1和u1Cov(t,u)t'uw'X'Yc 1 st:w11
Lw'X'Yc(w'w1)(c'c 1
X'Yc2w 1 2 1 2
w'X'Y2c
X'Yc X'YY'Xw222w'X'YcCov(t,u
Y'Xwc
Y'XX'Yc''
L(c'c1)111c1t1
是对应于矩阵Y'XX'Y最大特征值的单位特征向Xtp'
X Ytr'Y 1若回归方程的精度已经满足要求,则停止;否则,利用残差矩阵X 和Y,计算第二主成分,并重新建立回归方程。以主成主成分回归分偏最小二乘pCOEFF=p(X)performsprincipalcomponents ysis(PCA)onthen-by-pdatamatrixX,andreturnstheprincipalcomponentcoefficients,alsoknownasloadings.b=regress(y,X)returnsap-by-1vectorbofcoefficientestimatesforamultilinearregressionoftheinyonthepredictorsin[XL,YL]=plsregress(p)computesapartialleast-squares(PLS)regressionofYonX,usingpPLScomponents,andreturnsthepredictorandresponseloadingsinXLandYL,respectively.Filtervs.搜索正则化方法(L1范数、… 前向选择后向选择广义方FSPPlotandSETFeatureSelectionPath
Sparsity-ErrorTrade-off65selectedgeneralisationselectedgeneralisation 2numberofselected
11
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