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超高维缺失响应数据的特征筛选
被引量：
2
1
作者
邹丽英
刘祎
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期147-156,共10页
本文提出了一种解决超高维缺失响应数据的特征筛选的新方法。首先,通过插补技术,补全缺失响应变量值,构造插补响应变量与协变量分布函数之间的距离相关系数,以此作为筛选指标进行特征筛选。所提出的筛选方法具有以下优势:第一,它是一个...
本文提出了一种解决超高维缺失响应数据的特征筛选的新方法。首先,通过插补技术,补全缺失响应变量值,构造插补响应变量与协变量分布函数之间的距离相关系数,以此作为筛选指标进行特征筛选。所提出的筛选方法具有以下优势:第一,它是一个非参数无模型假设的方法,可以处理变量间的非线性关系;第二,对协变量异常值稳健;第三,可以直接处理多维响应变量情形。然后,通过数值模拟展示了所提方法的性能与表现,并与现有的筛选方法进行了比较。最后,将所提方法应用于弥漫性大B细胞淋巴瘤的数据分析,分析结果表明基于该方法拟合后的模型具有更好的风险分离效果。
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关键词
超高维数据
随机缺失
特征筛选
稳健距离相关
无模型假设
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职称材料
题名
超高维缺失响应数据的特征筛选
被引量：
2
1
作者
邹丽英
刘祎
机构
中国海洋大学数学科学学院
出处
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期147-156,共10页
基金
国家自然科学基金项目(11801567)资助。
文摘
本文提出了一种解决超高维缺失响应数据的特征筛选的新方法。首先,通过插补技术,补全缺失响应变量值,构造插补响应变量与协变量分布函数之间的距离相关系数,以此作为筛选指标进行特征筛选。所提出的筛选方法具有以下优势:第一,它是一个非参数无模型假设的方法,可以处理变量间的非线性关系;第二,对协变量异常值稳健;第三,可以直接处理多维响应变量情形。然后,通过数值模拟展示了所提方法的性能与表现,并与现有的筛选方法进行了比较。最后,将所提方法应用于弥漫性大B细胞淋巴瘤的数据分析,分析结果表明基于该方法拟合后的模型具有更好的风险分离效果。
关键词
超高维数据
随机缺失
特征筛选
稳健距离相关
无模型假设
Keywords
ultra-high dimensional data
missing at random
feature screening
robust distance correlation
model-free
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超高维缺失响应数据的特征筛选
邹丽英
刘祎
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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