计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
26期
142-144
,共3页
冼广铭%齐德昱%方群%柯庆%曾碧卿%肖应旺
冼廣銘%齊德昱%方群%柯慶%曾碧卿%肖應旺
승엄명%제덕욱%방군%가경%증벽경%초응왕
支持向量机%因子分析%多重共线性
支持嚮量機%因子分析%多重共線性
지지향량궤%인자분석%다중공선성
提出了一种可以解决SVM分类算法中的多重共线性问题的因子分析方法.因子分析的核心是用较少的互相独立的因子反映原有变量的绝大部分信息,它既能大大减少参与数据建模的变量个数,简化支持向量机结构,减少支持向量机分类过程中的复杂度和运算量,同时不会改变样本的分布特性,保持样本的分类信息.实验结果表明,通过因子分析对样本数据的处理,使用3个因子代替7个原始变量,原始变量间的多重共线性问题得到了很好的解决.
提齣瞭一種可以解決SVM分類算法中的多重共線性問題的因子分析方法.因子分析的覈心是用較少的互相獨立的因子反映原有變量的絕大部分信息,它既能大大減少參與數據建模的變量箇數,簡化支持嚮量機結構,減少支持嚮量機分類過程中的複雜度和運算量,同時不會改變樣本的分佈特性,保持樣本的分類信息.實驗結果錶明,通過因子分析對樣本數據的處理,使用3箇因子代替7箇原始變量,原始變量間的多重共線性問題得到瞭很好的解決.
제출료일충가이해결SVM분류산법중적다중공선성문제적인자분석방법.인자분석적핵심시용교소적호상독립적인자반영원유변량적절대부분신식,타기능대대감소삼여수거건모적변량개수,간화지지향량궤결구,감소지지향량궤분류과정중적복잡도화운산량,동시불회개변양본적분포특성,보지양본적분류신식.실험결과표명,통과인자분석대양본수거적처리,사용3개인자대체7개원시변량,원시변량간적다중공선성문제득도료흔호적해결.
