摘要：超高维数据的统计分析是近年来统计学研究中的热点问题之一.在超高维数据中,协变量的维数会随着样本量的增长呈指数级增长,通常假设只有少数的协变量对响应变量有重要影响,变量筛选就是要找这些极少数重要的协变量,这一方面的研究受到国内外学者的广泛关注.但是当总体具有异质性...
对于超高维数据,只有少量的协变量同响应变量之间是相互关联的,模型呈现稀疏性特征,由于维数过高,传统的稳健的统计分析方法和高维数据变量选择方法会变得不再适用。为了更好的对超高维数据进行分析,需要对它进行降维处理。
超高维数据的特点是维数P远大于样本量n,这使得超高维数据的计算成本大大增加,统计精度和模型算法的稳定性大大降低。这导致传统的一些降维分析方法,如:主成分法、最优子集法、变量选择方法等,无法准确有效的解决超高维数据问题。而超高维问题一般具有
最近几年，有很多关于超高维数据的分析研究，就是变量个数远远大于样本量，这样的方法可以采用independencescreening的方法先做一次，可以看看FanandLv(2008),Li,ZhongandZhu(2012)等。最后建议你看看这个综述的文章，Fan,J.,Lv,J.,andQi,L
高维数据的机器学习AnimaAnandkumar是加州大学埃尔文分校电子工程与计算机科学系的教职人员。她的研究主要集中于『概率隐变量模型』以及『张量算法』的分析和设计，及其在高维数据学习上的应用。核心结论*现代的机器学习涵盖了大量的数据以及变量，构成了高维数据问题。
前言：之前的文章（高维数据中特征筛选方法的思考总结——单变量分析筛选法）中，对单变量分析筛选变量进行了初步考量，本文将进一步总结多变量分析筛选法。.由于本文多处摘录网上的博客，只是进行了归纳整理，因此笔者将本文定性为转载类（转载请...
关于大数据的毕业论文（范文2篇）.设计（论文）题目：大数据时代下专科教育的改革任务下达日期：设计（论文）题目：教研室主任签字：指导教师签字：评语：成绩：最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经...
临近年底，做数据分析的同学们都在写各种报告。按理说，写数据分析报告是数据分析师最基本的技能，人人都该会。可怕就怕，自己辛辛苦苦写完的东西没！人！看！没人看还是好...
最近几年，高维数据集成为探索的引擎，给数学家和网络理论家带来新思路。.对于图论表示“高阶互动”有了新的研究成果。.最直观的表现是一些数学家已经意识到：从数学角度来看，我们以为的数据结构并不完全适合我们在数据中看到的情况。.EmiliePurvine...
该论文的方法给出了构建超高维模型中未知参数置信区域的统一框架。对第二个问题而言，他们引入边际估计方程经验似然比的最大值作为检验统计量，并运用高斯近似的方法给出了检验统计量的分布，并证明该方法能够控制第一类错误（typeIerror），同时也是一个相合检验。
《高维数据可视化方法研究》对高维数据中的分组特点、时序特性以及交互设计进行研究。交互式自适应平行坐标图、基于状态图的高位时序数据可视化方法、基于多视图联动的可视化交互设...
高维数据分析论文:高维数据分析部分线性模型经验似然SCAD高维数据分析论文:高维数据分析部分线性模型经验似然SCAD高维数据分析论文:高维数据分析部分线...
本硕士论文的主体工作如下:第一章概述了超高维数据下变量筛选的研究历史与现状,以及对分位数和缺失数据进行了系统的回顾与学习。第二章提出一种稳健的区间条件分位数超高维特征筛选法,处理重尾、...
高维数据分析论文:高维数据分析部分线性模型经验似然SCAD高维数据分析论文:高维数据分析部分线性模型经验似然SCAD【中文摘要】Owen(1988,1990)提出的经验似然方...
【摘要】:科技的发展使各行各业都能轻易的收集到海量的、动态的高维数据,如何高效的处理、分析和可视化这些高维数据成为当今的一个研究热点。在高维数据处理方面,回归分析是...
营黪辩学接术大学磅究生院学往论文摘要本文主要骈究离维数据处理中的降维闫麓和降维方法。第一章首先提爨了降维的模型和定义,讨论了相关的闯题;第三节讨论“缎...
高维数据可视化技术研究综述,张亚伟,夏佳志,数据分析是挖掘大数据价值的重要步骤。高维数据因其普遍性和高维性,吸引了大量研究者的注意。高维数据可视化以图形...
另外,高维数据不止出现在生物相关的组学数据中,在材料,气象等领域也会有类似的数据集,故这篇“避坑指南”不仅仅适用于与生物相关的数据挖掘中。论文题目:Avoidingcommonpitfalls...
另一种用于高维数据分析的方法与上面的方法相反:并不拟合数据到分析的转换,而是尝试从已知的分类或对象中,对数据生成建模(图1A,黑色箭头)。这需要数据生成和噪声源方面的大量现有的...
如何正确对高维数据集进行有效的聚类分析是当前数据挖掘领域的一个难点和热点问题。高维数据集聚类分析的难点之一是其较高的时间复杂度,这使得一些经典的聚类算法,如层次聚类...