基于PLS的信息特征压缩算法

被引：6

作者：

丁世飞

靳奉祥

史忠植

机构：

[1] 山东农业大学信息科学与工程学院

[2] 山东科技大学地球信息科学与工程学院

[3] 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2005年 / 02期

关键词：

主成分分析; 偏最小二乘; 模式识别; 信息特征压缩;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301 [理论、方法];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

提出了基于偏最小二乘 (PLS)方法的信息特征压缩算法较主成分分析 (PCA)方法 ,该算法具有简单、稳健、易于定性解释等优点 ,对于多重共线性资料 ,尤其当解释变量多 ,而样本量少时很有效由于在考虑压缩数据矩阵X的信息的同时 ,顾及了与目标矩阵Y的最大相关性等优点 ,使之更符合实际数值实例研究表明 ,文中算法是可行的、有效的 ,为模式识别的信息特征压缩提供了一种新的研究方法

引用

页码：368 / 371

页数：4

共 6 条

[1] 两个多重相关变量组的统计分析(3)(偏最小二乘回归与PLS过程) [J].