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基于粗糙集的偏最小二乘回归方法
引用本文:
张小海,金家善,耿俊豹,陈国卫,孙林凯,张军.基于粗糙集的偏最小二乘回归方法[J].上海交通大学学报,2010,44(12):1678-1681.
作者姓名:
张小海,金家善,耿俊豹,陈国卫,孙林凯,张军
作者单位:
(海军工程大学船舶与动力学院,武汉430033);
摘 要:
针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明:用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.
关 键 词:
粗糙集
偏最小二乘回归
主成分回归
Method of Partial Least Squares Regression Based on Rough Set
Abstract:
Keywords:
rough set (RS)
partial least square regression (PLSR)
principal component regression
点击此处可从《上海交通大学学报》浏览原始摘要信息
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