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相关峭度matlab代码-SparseProjectionPursuit:稀疏投影追求
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2021-05-24
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相关陡度matlab代码稀疏投影追踪分析(SPPA) 基于峰度的投影追踪分析(PPA)被开发为替代性探索性数据分析算法。 普通的PPA不会使用方差和基于距离的指标来获取高维数据(例如PCA,HCA和kNN)的信息性投影,而是通过优化峰度来搜索有趣的投影。 但是,如果样本变量比率过低,则普通PPA可能会通过找到导致峰度值较低的原始变量的虚假组合来“过度建模”数据。 为了克服这个问题,可以在应用PCA之前使用PCA压缩其数据(样本与变量的比率为10:1)。 为了使PPA独立于PCA,我们开发了PPA(SPPA)的稀疏实现,其中使用遗传算法选择原始变量的子集。 该存储库包含可用于将SPPA应用于高维数据的MATLAB代码,正在使用的SPPA示例以及在SPPA上发布的相应论文。 下面是我们最近的论文中的一张图,显示了该算法的基本方法。 MATLAB功能 SPPA.m是使用遗传算法执行基于稀疏峰度的投影追踪的MATLAB函数。 引用此算法 请引用。 该存储库的结构 此存储库的master分支包含为发行的工作实现的原始SPPA代码(1.0版)。 如果可用,可以在其他具有相应版本号的分支中找到原始代
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SparseProjectionPursuit-master.zip (5个子文件)
SparseProjectionPursuit-master
.gitignore 7B
SPPA.m 57KB
Salmon.mat 380KB
README.md 4KB
demo.m 671B
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