以上介绍了四种常用的预测变量筛选方法，每种方法都有其优缺点。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法。为了更好的展示，
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基于相关性分析和主成分分析的变量筛选方法 https://www.zybuluo.com/notmylove/note/1508052 主成分分析法指标筛选 既然在课程专题四中讲到主成分分析法，那么这里再进一步介绍主成分分析法，概括起来说，...
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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选
在所有统计学习工具中，回归分析是最流行的方法之一，被广泛用于响应变量y和一系列协变量x之间的关系进行建模。在文献中各种回归分析的模型和方法都在发展，从经典的线性回归到非参数回归。然而在协变量维数p很大时...
这里使用两个真实数据进行前面所述方法的应用。 ...在实际数据运用中，针对高维和超高维数据的情况，算法该如何使用？...这里我们使用两组数据，一组是课本中提到的Hitters数据，另一组是自己搜索整理而出的土耳其...
：数据预处理》中，我们提到降维主要包括两种方式：基于特征选择的降维和基于维度转换的降维，其中基于特征选择的降维通俗的讲就是特征筛选或者变量筛选，是指从多个特征（变量）中筛选出显著的特征（变量），在分类...
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BP人工神经网络以及基于BP人工神经网络的MIV变量筛选，用于建立预测模型以及关键工艺参数筛选
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基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选
此源代码是一段关于基于神经网络的变量筛选的源代码
光谱数据分析中的通用非线性变量筛选新方法
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行业资料-电子功用-基于相关性分析的火电厂过程稳态建模变量筛选方法
是K最邻近结点算法（k-Nearest Neighbor algorithm）的缩写形式，是电子信息分类器算法的一种。KNN方法对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。
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调查问卷的答卷大多数是既有定性数据又有定量数据，...累积Logistic回归是处理多维多分类定性数据的较好方法，运用逐步回归可以筛选出对研究对象影响最显著的变量，将潜在的信息挖掘出来，为管理决策提供建议和依据。
神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选(matlab实现)，包含源代码和测试数据
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63.配套案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选.zip
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