Institutional Repository of School of Statistics
| 基于稀疏聚类的高维数据特征选择及应用 | |
张陶陶; 胡亚南; 李扬; 田茂再
| |
| 2017 | |
| 发表期刊 | 统计与决策
 |
| 期号 | 4页码:18-24 |
| 摘要 | 文章研究了一种高维数据聚类特征选择方法——稀疏聚类,稀疏聚类是通过对特征变量赋予权重,并添加lasso惩罚因子,压缩权重,得到对变量的权重排序,即重要性排序,使其在进行分类预测的同时达到自动剔除冗余变量的效果,从而起到了对高维数据聚类时的特征选择作用。将此方法运用于中国环保问题,将中国31个省份根据环保情况分为3类,并从现有的104个环保指标中筛选得到20个重要指标。 |
| 关键词 | 稀疏聚类 高维数据 聚类 特征选择 |
| DOI | 10.13546/j.cnki.tjyjc.2017.04.003 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CSSCI |
| ISSN | 1002-6487 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/12147 |
| 专题 | 统计与数据科学学院 |
| 作者单位 | 1.中国人民大学应用统计科学研究中心; 2.中国人民大学统计学院; 3.新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心; 4.新疆财经大学统计与信息学院; 5.兰州财经大学统计学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张陶陶,胡亚南,李扬,等. 基于稀疏聚类的高维数据特征选择及应用[J]. 统计与决策,2017(4):18-24. |
| APA | 张陶陶,胡亚南,李扬,&田茂再.(2017).基于稀疏聚类的高维数据特征选择及应用.统计与决策(4),18-24. |
| MLA | 张陶陶,et al."基于稀疏聚类的高维数据特征选择及应用".统计与决策 .4(2017):18-24. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 26563.pdf（1786KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 暂不开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | |
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