利用偏最小二乘法的一种变量筛选法

摘要：

根据偏最小二乘法(PLS)建模中的回归系数等一些信息,筛选原始自变量,在不损失模型预报能力的前提下,除去冗余的或影响不大的一些原始自变量,使模型更简单.本研究中找到了用于删除变量的一种新判据,计算简单,使用效果好.研究结果表明,利用PLS法得到的删除变量的新判据筛选变量是一种非常实用和有效的变量筛选方法,该法非常适合处理海量数据或变量数很大的建模问题,可使最终所得的模型中变量数大大减少,使模型大大简化,因而便于分析和解决实际问题.在处理中药指纹图谱数据时,与传统的算法比较,模型得到了大大简化.

关键词：变量筛选、偏最小二乘法、回归分析、判别分析

所属期刊栏目：24

分类号：O6-04

资助基金：福建省自然科学基金Z0513003

在线出版日期：2007-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：741-745