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针对常见的降维方法难以有效保留多元时间序列主要特征的问题,分析了传统主成分分析(PCA)方法在多元时间序列降维中的局限性,提出一种基于共同主成分分析的多元时间序列降维方法,并通过仿真实验比较了两种方法的降维有效性和计算复杂度。实验结果表明,所提出的降维方法能够以相对较小的计算代价,更有效地对多元时间序列进行降维。
基于流形学习降维的决策分析算法
等价支持子集 决策分析 降维
2014/10/22
为了有效地分析高维决策表,提出了基于流形学习降维的决策分析算法(decision analysis algorithm based on manifold learning,DAML). 算法使用等距映射法(ISOMAP)对原始数据做降维处理,在得到的主坐标数据上进行决策分析. 根据核主成分分析法与ISOMAP方法的关系得到主成分与主坐标的转换关系式,并计算原始数据主成分. 提出了基于等价支持子集...