Lanzhou University of Finance and Economics. All
改进主成分分析(PCA)鲁棒性的算法比较 | |
叶明喜; 黄钰; 蒋昊 | |
2015-07-25 | |
发表期刊 | 赤峰学院学报(自然科学版) |
卷号 | 31期号:14页码:17-19 |
摘要 | 与传统的PCA算法相比较,基于分布特征算法的主成分分析,由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它标称值,另一个是受环境因素影响而引起特性或参数的缓慢漂移,这样得到的分析结果在很大程度上受到异常值的干扰.本文通过对比几种算法,提出改善主成分分析(PCA)算法鲁棒性的一种实现途径,去除或者减少异常点影响,以提高PCA的精度. |
关键词 | 主成分分析 PCA鲁棒性 标称值 异常点 马氏距离 |
DOI | 10.13398/j.cnki.issn1673-260x.2015.14.008 |
URL | 查看原文 |
ISSN | 1673-260X |
语种 | 中文 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/12899 |
专题 | 兰州财经大学 |
作者单位 | 兰州商学院 |
第一作者单位 | 兰州财经大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 叶明喜,黄钰,蒋昊. 改进主成分分析(PCA)鲁棒性的算法比较[J]. 赤峰学院学报(自然科学版),2015,31(14):17-19. |
APA | 叶明喜,黄钰,&蒋昊.(2015).改进主成分分析(PCA)鲁棒性的算法比较.赤峰学院学报(自然科学版),31(14),17-19. |
MLA | 叶明喜,et al."改进主成分分析(PCA)鲁棒性的算法比较".赤峰学院学报(自然科学版) 31.14(2015):17-19. |
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 | ||
24762.pdf(285KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 暂不开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 |
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