稀疏主成分分析简单回顾
标签： 研究论文
稀疏主成分分析简单回顾
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稀疏主成分分析简单回顾
提出一种基于递归稀疏主成分分析(recursive sparse principal component analysis,RSPCA)的工业过程故障监测与诊断方法,可用于时变工业过程的自适应故障监测与诊断.通过引入弹性回归网,将主成分问题转化为Lasso与...
将RNN的参数作为粒子的优化变量，定义一个适应度函数，评估每个粒子（即RNN参数组合）在回归预测任务上的性能。适应度函数可以是回归任务的损失函数，例如均方误差（Mean Squared Error）。
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对传统高维数据处理算法 主成分分析法的改进：稀疏主成分分析的算法介绍以及代码实现
稀疏主成分分析是在主成分分析的基础上得到的提取稀疏主成分的算法.但稀疏主成分分析是线性分类工具,不能处理非线性数据,故本文将其与核函数结合得到了稀疏核主成分分析方法.文章主要分以下三个方面叙述.1.介绍了...
这是一个稀疏主成分分析 (SPCA) 工具箱，它执行 Richtarik 等人介绍的 SPCA 算法的 8 个公式。 阿尔http://arxiv.org/abs/1212.4137 （理论背景） 工具箱的详细信息可以在提供的 github 链接的 ReadMe 条目中找到
由于生活中的数据大都是非线性的,因此本文根据主成分分析向核主成分分析推广的思想,将稀疏主成分分析与核函数结合,得到了稀疏核主成分分析算法(SKPCA).在实验部分,本文分别使用了30个省市的农民家庭消费状况数据和二...
自适应稀疏主成分分析，可增强过程监控和故障隔离
Hui Zou et al. 2006年发表在《Journal of computational and graphical statistics》上的文章“Sparse principal component analysis”[1] 首次提出SparsePCA 的概念，截止到目前(2014年4月3日)该文章已经被引用853...
针对主成分分析算法获取的主成分向量不够稀疏，拥有较多的非零元这一问题，使用重加权方法对主成分分析算法进行优化，提出了一个新的提取高维数据特征的方法，即重加权稀疏主成分分析算法。首先将重加权?1最优化框架...
先记录一下，主要参考https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.SparsePCA.html#sklearn.decomposition.SparsePCA ...下面为官方稀疏主成分分析的代码 >>> import ...
基于稀疏主成分分析的乳制品拉曼光谱特征提取及解析技术研究
重加权稀疏主成分分析算法及其在人脸识别中的应用.pdf
介绍了SPCA的基本思想和相关理论。...通过稀疏主成分分析对金融市场45只的收盘价数据进行了降维处理，它们的变异基本上反映了全部股票价格的波动，通过分析主成分内各个股票权重的值构建该金融行业股票的投资组合进行。
主成分分析、稀疏主成分分析的R语言实现程序
本程序实现稀疏主成分分析，相关方法在 H. Zou, T. Hastie, and R. Tibshirani的Sparse principal component analysis中有详细介绍
联合稀疏主成分分析
一个稀疏主成分分析（SPCA）工具箱，它执行SPCA算法的8个公式
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多线性稀疏主成分分析
本文将追踪误差定义为股票投资组合收益率与所追踪指数的基准收益率之差，分别在无交易费用和有交易费用的情况下，...数值实验表明基于稀疏主成分的股票指数追踪模型具有稀疏性、可解释性及较好的样本外追踪误差的优点．
spca是一个用于运行稀疏主成分分析的 R 包。 它实现了计算稀疏 PC 的最小二乘估计的 LS SPCA 方法。 与其他现有的 SPCA 方法不同，LS SPCA 解决方案最大限度地提高了解释数据的方差。 详细信息可以在和即将发表在...
SPCA 稀疏主成分分析 算法的思路推演 和 必要的数学证明
基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法
大数据-算法
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基于稀疏主成分的用电量模型分析
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基于核规范的二维稀疏主成分分析
讨论了对称阵的稀疏主成分分析，并给出估计的渐近结果。基于蒙特卡洛分析的模拟实验展示了在充分降维中稀疏主成分的优势。