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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 |显示全部楼层
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    投影寻踪.zip (3.84 MB, 下载次数: 8) . C+ d; G, ]- Q' y
    投影寻踪.png
    6 a  c8 X4 h1 Y' O5 Q
    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& m. S' v" v$ n8 t! S
    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。# w9 g& h1 d8 }! n8 v, F! ?- P4 P
    从投影寻踪的理论与应用研究来看,主要涉及三方面内容:
    . x" r6 u: T3 R3 z' i1.投影寻踪聚类分析;. n1 p, l% ?+ A; s' @3 L
    2.投影寻踪回归;
    * y9 a7 E2 B, Y1 A9 ~2 g5 }8 F2 L. B3.投影寻踪学习网络。
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