【摘 要】
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为提升高维数据模型变量选择的效率,改善变量间具有复杂相关性时出现错选、漏选重要变量的情况,该文提出了马氏距离相关的变量选择方法,将马氏距离相关t检验和基于马氏距离相关性的SIS方法分别应用于三个真实光谱数据的PLS模型,将该模型的变量筛选数、提取成分数及解释能力等指标与近年使用广泛的相关性类型的变量选择方法进行对比,结果显示,在每个光谱数据集上,所提出的方法均表现出了较高的变量选择能力和预测性能.
【机 构】
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南宁师范大学 数学与统计学院,广西 南宁 530100
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为提升高维数据模型变量选择的效率,改善变量间具有复杂相关性时出现错选、漏选重要变量的情况,该文提出了马氏距离相关的变量选择方法,将马氏距离相关t检验和基于马氏距离相关性的SIS方法分别应用于三个真实光谱数据的PLS模型,将该模型的变量筛选数、提取成分数及解释能力等指标与近年使用广泛的相关性类型的变量选择方法进行对比,结果显示,在每个光谱数据集上,所提出的方法均表现出了较高的变量选择能力和预测性能.
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