CAJ | 학술논문

针对常见的降维方法难以有效地保留多元时间序列主要特征的问题,分析了传统PCA方法在多元时间序列降维中的局限性；提出一种基于共同主成分分析的线性降维方法；把共同主成分与核技巧相结合,通过数学推导,将其拓展为基于共同核主成分分析的非线性降维方法；最后分析两种方法的降维有效性.与传统PCA方法相比,基于共同核主成分分析的降维方法可以表达变量间的非线性关系、能够选取合适的核函数和形状参数,因此降维手段更为灵活、对数据的适应性更强.实验结果表明,本文提出的降维方法能够更有效地对多元时间序列进行降维.
침대상견적강유방법난이유효지보류다원시간서렬주요특정적문제,분석료전통PCA방법재다원시간서렬강유중적국한성；제출일충기우공동주성분분석적선성강유방법；파공동주성분여핵기교상결합,통과수학추도,장기탁전위기우공동핵주성분분석적비선성강유방법；최후분석량충방법적강유유효성.여전통PCA방법상비,기우공동핵주성분분석적강유방법가이표체변량간적비선성관계、능구선취합괄적핵함수화형상삼수,인차강유수단경위령활、대수거적괄응성경강.실험결과표명,본문제출적강유방법능구경유효지대다원시간서렬진행강유.