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10.11896/jsjkx.200800219

基于样本特征核矩阵的稀疏双线性回归

引用
在许多实际应用中出现了大量的冗余数据,这些数据可能是高维的,这时进行回归预测将会出现过拟合的现象,并且还会出现预测精度偏低等问题.另外,大多数回归方法都是基于向量的,忽略了矩阵数据原始位置之间的关系.为此,文中提出了一种基于样本特征核矩阵的稀疏双线性回归(Kernel Matrix-based Sparse Bilinear Regression,KMSBR)方法.该方法直接将数据矩阵作为输入,其是通过左右回归系数矩阵而建立的,利用样本的特征核矩阵和L2,1范数,能够同时实现对样本及样本特征的选择,且考虑了数据的原始位置,提高了算法的性能.在若干数据集上的实验结果表明,KMSBR能有效地选择相对重要的样本和特征,从而提高算法的运行效率,且其预测精度优于已有的几种回归模型.

特征核矩阵;线性回归;样本与特征提取;稀疏性;左右回归矩阵

48

TP391.4(计算技术、计算机技术)

2021-10-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

185-190

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

48

2021,48(10)

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