论文部分内容阅读
在综合考虑数据之间的相关性与残差范数最小的基础上,本文分别提出向前贪心算法、向后贪心算法和混合贪心算法寻踪最佳低秩逼近.为此提出一种稀疏回归算法(SRA).SRA能有效减少"训练样本",并具备良好的推广能力.将SRA应用于2个实际的模式识别问题,并与支持向量机(SVM)、核主元回归(KPCR)和关键算法(KA)进行比较,验证SRA的有效性.