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基于变量聚类的主成分Lasso降维算法研究
【摘 要】
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在统计学中关于回归模型的理论体系和实际应用的研究众多,为了使得用许多变量建立的模型具有更高的可解释性和准确性,从变量选择方法中衍生的一种稀疏化方法近年来引起重点关注。由于在实际应用中自变量具有组结构,而组稀疏模型例如组Lasso和稀疏组Lasso则能很好的处理变量组结构的问题。鉴于自变量间因为相关性而存在的组结构问题,且存在通过变量聚类得到变量组再用组Lasso对变量组进行选择的研究,基于此提出变
【出 处】
:
湖北工业大学
【发表日期】
:
2021年06期
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