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运用“投影寻踪模型”的“华为杯”研赛获奖论文

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    发表于 2021-10-16 20:00 |只看该作者 |倒序浏览
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    投影寻踪.zip (3.84 MB, 下载次数: 8)
    & y1 `+ `: F7 W& V7 o( b 投影寻踪.png
    8 [* r0 E+ i* Y! L3 j/ L- \投影寻踪是处理和分析高维数据的一类统计方法,其基本思想是将高维数据投影到低维(1~3维)子空间上,寻找出反映原高维数据的结构或特征的投影,以达到研究和分析高维数据的目的。1974年,美国Stanford大学的Friedman和Tukey首次将该方法命名为Projection Pursuit,即投影寻踪。9 m/ P' T1 D6 ~2 T* n' ]
    投影寻踪(projection pursuit,简称PP)是国际统计界于70年代中期发展起来的一种新的、有价值的新技术,是统计学、应用数学和计算机技术的交叉学科。它是用来分析和处理高维观测数据,尤其是非正态非线性高维数据的一种新兴统计方法。它通过把高维数据投影到低维子空间上,寻找出能反映原高维数据的结构或特征的投影,达到研究分析高维数据的目的。它具有稳健性、抗干扰性和准确度高等优点,因而在许多领域得到广泛应用。0 n1 H" x3 S, [0 m# g
    从投影寻踪的理论与应用研究来看,主要涉及三方面内容:' F7 {: y' ^) a" X. R( I' n4 B
    1.投影寻踪聚类分析;3 [9 Z: T! _4 t
    2.投影寻踪回归;- R" j" I& {! R6 i0 S* X; |
    3.投影寻踪学习网络。
    . H# F$ g$ G- Y0 {: j4 u
    . W  f, Q, G, i: j. t* N% R6 J' A3 i+ c8 h! R
    5 g9 x9 {+ P: j  `5 h% X: {
    0 W9 T& l( o+ m/ I! J( V' f
    zan
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