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| 稿件标题： | 降维技术与方法综述 |
| 稿件作者： | 张煜东１，霍元铠２，吴乐南２，董正超１ |
| 栏目名称： | 特稿 |
| 关键词： | 特征选择；特征变换；嵌入式特征选择；流形学习 |
| 文章摘要： | 为了更好地对数据实现降维，讨论了特征选择与特征变换两种技术。对于特征选择，按照特征子集的形成 方法可分为穷举法、启发式方法、随机方法、智能优化方法等；按照评价函数的类别可分为筛选式、封装式、嵌入 式。对于特征变换，传统的方法采用线性降维方法，主要有非负矩阵分解、因子分析、主成份分析、奇异值分解、 独立成分分析等；目前的方法是非线性降维方法，以流形学习为代表。对各种不同方法详细探讨其原理与流程， 并进行了性能比较 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金（６０８７２０７５）；国家高技术发展计划（２００８ＡＡ０１Ｚ２２７） |
| 引用本文格式： | 张煜东，霍元铠，吴乐南，等.降维技术与方法综述[J].四川兵工学报，2010,31(10)：1. |
| 刊期名称： | 2010年10期 |
| 出版时间： | 2010年10月 |
| 上线时间： | 2010年10月28日 |
| 浏览次数： | 5336 |
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