基于粗糙集的偏最小二乘回归方法 |
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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 |
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作者姓名: | 张小海,金家善,耿俊豹,陈国卫,孙林凯,张军 |
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作者单位: | (海军工程大学船舶与动力学院,武汉430033); |
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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.
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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 |
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Abstract: | |
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Keywords: | rough set (RS) partial least square regression (PLSR) principal component regression |
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