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超高维数据下无模型约束特征选择方法研究
【摘 要】
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伴随着计算机技术的不断革新以及数据挖掘技术的深化和推广,科学研究所使用数据在数量和复杂性方面经历着前所未有的爆炸式发展,现有的数据分析与挖掘方法在超高维数据的应用中同时面临着统计准确性和计算代价等多方面的挑战,因此首先需要对超高维的数据进行一定程度的降维处理,才能继续利用现有模型和方法进行下一步处理。变量选择的结果直接影响统计建模的质量,进而对模型的精度和可解释性产生巨大影响,故而变量选择是超高维
【机 构】
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山东大学
【出 处】
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山东大学
【发表日期】
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2019年09期
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