基于偏最小二乘降维的分类模型比较

• 作者: 曾雪强 李国正
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据降维 偏最小二来降维 分类模型
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 41-47
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

在众多数据降维方法中,偏最小二乘降维方法是一种非常有效的数据降维模型,并被广泛应用于生物基因数据分析等领域.但基于偏最小二乘降维的分类模型的选择问题,往往为以往的研究工作所忽视,研究者基本是根据自身喜好选择不同的分类模型.针对这一问题,本文通过大量的实验,对多种不同分类模型在生物基因芯片教据集上的性能进行了比较和分析.通过t检验,发现人工神经网络、逻辑斯特判别、线性支持向量机是3种在偏最小二乘降维上性能较好的的分类模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国正	同济大学控制科学与工程系	16	146	8.0	11.0
2	曾雪强	南昌大学计算中心	5	22	3.0	4.0