如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

随着数据收集和存储能力的大幅提高,超高维数据\ucite{9}, 即数据维数伴随着样本呈指数增长,频繁出现在许多科学邻域. 此时, 惩罚类变量选择方法普遍遭遇三个方面的挑战:计算的复杂性, 统计的准确性以及算法的稳定性.Fan和Lv\ucite{9}首先提出超高维特征筛选的方法,并在近十多年取得大量研究成果, 成为当今统计最热点的研究邻域.本文主要从带模型假设, 包含参数、非参数半参数模型假定的筛选方法、无模型假设的筛选以及特殊数据的筛选方法四个角度来介绍超高维筛选相关工作,并简要探讨目前超高维筛选方法存在的问题以及未来可能的研究方向.

如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

《超高维数据特征筛选方法综述》

将 完整文档 下载到本地，方便收藏和查阅

文件号：321977

点击下载文档