投影寻踪技术及其应用进展
近20年来,随着计算技术的发展和计算机的普及,显性多尿症患者的数据是完全分开的．不经过中间正常涌现了一股探索高维数据分析的探索性数据分析方法状态,两者是不能相互转换的．(exploratorydataanalysis,EDA)的新潮流”’,ePP技机械PP是摸仿手IPP,用数值计算方法在计算机术可算是这股潮流中的一个突出代表．由于它不仅有深上自动找出高维数据的低维投影,即让计算机按数值法刻的理论背景,而且应用于高维数据处理行之有效,因求极大解的最优化问题的方法,自动地找出使指标达到而引起了人们的广泛兴趣,也越来越受到人们的关注．最大的投影．它要求对一个尸维随机向量X,寻找一个笔者试在本文中对PP技术及其应用前景作一简单介K(KwtP)维投影矩阵A,使定义在某个K维分布函数绍．集合厂。上的实值函数Q(投影指标),满足Q(Ax;,Ax。,…,A。。)一Q(s)一Max．如果原数据确有某种结构或特＿＿。－,－征,指标又选得恰当,那么在...&
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0前言近三十多年来,随着计算技术的发展和计算机的普及,国际统计界发展了一类处理和分析高维数据的新兴统计方法———投影寻踪(Projection Pursuit,简称PP)法,它是采用“审视数据→模拟→预测”探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)的新途径[1],适宜于非线性、非正态分布数据的处理,并能避免“维数祸根”,因为投影寻踪技术不需要人为地把高维数据整理成知识、构造成数据库进行训练后再推理,而是直接利用计算机对高维数据进行投影降维分析,进行数据客观投影诊断,自动找出能反映高维空间规律的数据结构,它具有稳健性、抗干扰性和准确度高等优点,因此在许多领域获得成功应用[2-3]。1投影寻踪技术的产生背景与实现方法1·1投影寻踪技术的产生背景随着科学技术的发展,高维数据的统计分析越来越普遍,也愈来愈重要。多元分析方法是解决这类问题的有力工具。但传统的多元分析方法是建立在总体服从某种分布比如正态...&
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0引言随着我国股票市场的迅速发展,股票投资已经成为人们日常生活的一个重要组成部分,也是人们投资理财的一种重要方式。然而,股票投资的收益与风险往往是成正比的,即投资收益越高,风险越大[1-4]。自有股票市场以来,众多学者和投资者就一直致力于股票市场行为的预测研究,希望能从预测结果中找到一些规律,探究股市价格的形成机制、评价证券市场的有效性,进一步使政府金融部门更有效地对股票市场实施监管,防范金融风险;同时也能使投资者在最小化投资风险的情况下获得最大化投资收益。因此对上市公司股票指数和股票价格的未来走势的预测,都具有极其重要的应用价值[5-8]。在传统的股票市场预测建模研究中,均采用了“假定—模拟—预测”这样一种证实性数据分析思路,如多元回归分析、时间序列分析、指数平滑等[9-12]。然而股票市场是一个复杂的非线性动力学系统,它的预测是一个非线性函数值的估计和外推问题,而且市场行为受多种因素交互影响,具有显著的非线性、时变性特征,利...&
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1引言自然界中存在大量复杂事物和现象,为了提供多方面、完整的信息,需要用多变量组成的向量数据表示,这些用多个变量描述观察对象的数据,抽象出来就是高维数据[2]。由于高维数据存在普遍性,使得对高维数据研究有着非常重要的意义,但高维数据自身表达和处理复杂,常常妨碍了它的实际应用。如何有效地分析处理大量的高维数据信息,用简便可行的方法从原始数据中提取有用信息,进而用可靠的数学模型来描述、推测观测数据,是当前研究的热点。一个可行的办法是利用C++语言的模板技术,构造出一种新的抽象数据类型,建立一个高维数据类模板,该类模板是一个参数化类,能灵活描述和处理多种类型的高维数据对象并建立数学模型。2数据结构与算法2.1高维对象的数据结构高维对象的信息经转化可以存储在一个二维数组中。例如,一个N维对象(N个特征刻画的对象),可以用N维向量x=(x1,x2,…,xn)表示,其中xj表示该对象的第j个特征值。m个N维对象的集合可用数组(xij)i=1...&
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1引言随着大数据时代的来临,高维数据分析已经成为应用驱动的热点研究问题[1,2]。机器学习算法在直接处理高维数据时,无可避免会遇到“维数灾难”问题[3],即要达到同样的精度,学习模型所需要的样本数随着样本维数的增加呈指数增长,在算法应用研究中表现为“小样本”问题[4],在数学分析上则表现为“度量集中”现象[5]。由于在计算机处理中,数据通常是作为向量进行运算,因此高维数据空间本质上就是向量空间。目前关于高维数据空间性质的讨论,主要集中于数据库技术中相似性检索方法的研究[6-9],当数据库中每条记录的属性较多时,欧氏度量下的最近邻就失去意义。文献[10]在分析基因和蛋白质表达数据时,以此为例解释了高维数据数据空间中的一些性质。文献[11,12]以超光谱数据分析为例,对高维数据空间的特性进行了研究,并讨论了降维算法在高维数据分类中的必要性。文献[13]在化学信息学中分析分子之间的相似性度量时,讨论高维分子描述空间的一些现象,比如空空...&
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1引言随着科学技术的发展,人们在实际应用过程中经常会碰到各种类型的海量数据,如证券市场交易数据、多媒体图形图像视频数据、航天航空采集数据、生物特征数据等,这些数据在统计处理中通常称为高维数据。在分析高维数据过程中碰到最大的问题就是维数的膨胀,也就是通常所说的“维数灾难”问题。研究表明,当维数越来越多时,分析和处理多维数据的复杂度和成本成指数级增长。在分析高维数据时,所需的空间样本数会随维数的增加而呈指数增长。传统的多元统计分析方法在处理实际数据时会碰到数据不符合正态分布或对数据没有多少先验信息的情况,所以,处理时只能用非参数的方法去解决。处理这类问题的非参数方法主要依赖大样本理论,但高维数据在空间中通常是非常稀疏的,与空间的维数相比,样本量总是显得非常少,因此,大样本理论处理高维数据不适用。另外,许多经典的低维数据处理方法,如回归分析、主成分分析、聚类算法中的划分方法和层次方法等,在处理高维数据时存在着难以解决的困难,例如,维数...&
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随着信息技术的迅猛发展,越来越多的应用领域所处理的目标对象都包含数十维甚至数百维的属性信息,因此对这些高维数据的处理是目前众多领域都会涉及到的一个重要问题。与此同时,在对高维数据进行处理的过程中,“维度灾难”的影响是一个不可逾越的鸿沟。为减小并进而消除“维度灾难”的影响,对高维数据进行预处理、即寻找高维数据的合理低维表示,从而在相应的低维空间中研究原始高维数据的特性,是一种有效的方法。以此为出发点,提出了高维数据空间的一种基于网格划分的子空间生成方法。1维度灾难在与高维数据相关的许多应用领域,维度灾难(Curse ofDimensionality)是一个非常普遍的现象。这一术语最先由Bellman提出,它泛指在数据分析中遇到的由于变量(属性)过多而引起的一系列问题。数据在高维空间中所呈现出的“稀疏性”和空空间现象是维度灾难的具体表现。设某高维数据空间的维数为d,如果数据空间的每一维都被划分为n个区间,那么整个数据空间将被划分为n...&
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投影寻踪方法
投影寻踪方法
projection pursuit method简称PP方法,是处理高维数据,尤其是高维非正态数据的一类新兴的统计方法。它包括两个方面...PP方法最原始的目的是用计算机挑选出使某个特定的目标函数达到极大值的高维数据的低维投影，此后，弗里德曼和斯图次尔对PP方法进行了扩充，增加了投影寻
与"投影寻踪方法"相关的文献前10条
大多数易损性评价方法,都需先定分级标准,且评价结果等级分辩率较粗.权重的确定受主观因素的影响,权重值因人而异,导致评价结果存在差异.投影寻踪方法(PP方法),可以克服以上的不足.
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投影寻踪（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｐｕｒｓｕｉｔ，简称ＰＰ）方法是通过高维数据在低维投影上的统计分析，由此充分获取高维数据本身的统计结构和信息的一类统计方法，并在统计过程控制中得到
"投影寻踪方法"的相关词
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依据基于遗传算法的投影寻踪聚类模型方法对四川省县级疾控机构工作产出进行评价。
Projection Pursuit classification method based on the genetic algorithms projection to deliver to the Sichuan county level CDC work carries on the appraisal.
二是运用基于实数编码的加速遗传算法优化投影寻踪方法的最优投影方向的算法，并将其运用于创业投资的资本资产定价研究中。
The second method applies the projection pursuit cluster model based on the real-coding-based accelerating genetic algorithms to the capital asset pricing of the venture capital.
基于农业资源利用效率评价指标的多目标性和不相容性，提出了农业资源利用效率综合评价的遗传投影寻踪方法。
A new method, project pursuit based on genetic algorithm, was used to evaluate agricultural resources use efficiency for solving the multi-objective and incompatibility of its evaluation indexes.
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