【摘 要】
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文章以美国威斯康星州的乳腺癌调查数据为例,分别采用SIS和TCS算法对高维数据进行降维处理,尝试将改进的Logistic广义线性模型对降维后的变量进行拟合。再与传统的一般线性模
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(15BTJ019);公益性行业科研专项(GYHY201506051);教育部哲学社会科学发展报告项目(13JBG004);气候变化与公共政策研究院开放课题(14QHA020)
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文章以美国威斯康星州的乳腺癌调查数据为例,分别采用SIS和TCS算法对高维数据进行降维处理,尝试将改进的Logistic广义线性模型对降维后的变量进行拟合。再与传统的一般线性模型、Logistic广义线性模型相比,结果表明,基于算法降维后的Logistic广义线性模型预测误差更小,其中基于TCS算法降维后的广义线性模型在拟合中要明显优于SIS算法降维后的广义线性模型。
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