【摘 要】
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针对常见的降维方法难以有效地保留多元时间序列主要特征的问题,分析了传统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线性降维方法;把共同主成分与
【机 构】
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空军工程大学装备管理与安全工程学院;
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针对常见的降维方法难以有效地保留多元时间序列主要特征的问题,分析了传统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线性降维方法;把共同主成分与核技巧相结合,通过数学推导,将其拓展为基于共同核主成分分析的非线性降维方法;最后分析两种方法的降维有效性.与传统PCA方法相比,基于共同核主成分分析的降维方法可以表达变量间的非线性关系、能够选取合适的核函数和形状参数,因此降维手段更为灵活、对数据的适应性更强.实验结果表明,本文提出的降维方法能够更有效地对多元时间序列进行降维.
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