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摘要:
在实际问题中,经常会碰到海量数据或者样本点较少,自变量较多的数据.对此可以利用递阶偏最小二乘回归来建立线性模型.但是一个直接的问题是如何对自变量进行分组.由此提出了基于聚类分析的递阶偏最小二乘回归方法,在对解释变量分组时引入聚类分析.通过对长江宜昌段水沙观测数据作实证分析后发现,基于聚类分析的递阶偏最小二乘回归方法是有效可行的,而且用该方法建立的回归模型比一般的偏最小二乘回归模型拟合能力更强.
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文献信息
篇名 基于新偏最小二乘回归法的系列水文资料分析
来源期刊 人民长江 学科 数学
关键词 聚类分析 偏最小二乘回归 递阶偏最小二乘回归 自变量分组
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目 科研
研究方向 页码范围 95-97
页数 分类号 O212.4
字数 2757字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4179.2010.09.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 印凡成 河海大学理学院 30 114 6.0 9.0
2 周鑫 河海大学理学院 5 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类分析
偏最小二乘回归
递阶偏最小二乘回归
自变量分组
研究起点
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研究分支
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人民长江
月刊
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