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基于变量聚类的主成分Lasso降维算法研究

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基于变量聚类的主成分Lasso降维算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 本文主要内容及章节安排第14-16页
    1.4 论文的创新点第16-18页
第2章 组结构识别算法第18-28页
    2.1 变量聚类概述第18-19页
    2.2 变量聚类第19-21页
        2.2.1 变量亲疏程度的测定第19页
        2.2.2 变量之间的相似系数第19-20页
        2.2.3 聚类算法的选择第20-21页
    2.3 组结构识别算法第21-25页
        2.3.1 自助法第21-22页
        2.3.2 调整兰德系数第22-24页
        2.3.3 组结构算法步骤第24-25页
    2.4 数值模拟第25-27页
        2.4.1 模拟 1第25-26页
        2.4.2 模拟 2第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 VPLasso模型第28-45页
    3.1 前言第28页
    3.2 组Lasso线性回归第28-31页
        3.2.1 组Lasso线性回归模型第28-30页
        3.2.2 组Lasso线性回归参数求解算法第30-31页
    3.3 稀疏组Lasso线性回归第31-34页
        3.3.1 稀疏组Lasso线性回归模型第31-32页
        3.3.2 稀疏组Lasso线性回归参数求解算法第32-34页
    3.4 VPLasso模型第34-38页
        3.4.1 奇异值分解第34-36页
        3.4.2 主成分Lasso线性回归模型第36-37页
        3.4.3 主成分Lasso线性回归参数求解算法第37-38页
        3.4.4 VPLasso模型求解算法第38页
    3.5 数值模拟和实例分析第38-44页
        3.5.1 模拟1第39-42页
        3.5.2 模拟2第42-43页
        3.5.3 实例分析第43-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第4章 VPLasso-Logistic模型第45-62页
    4.1 前言第45-46页
    4.2 Logistic回归模型第46-47页
        4.2.1 Logistic回归第46-47页
        4.2.2 Logistic回归参数求解第47页
    4.3 VPLasso-Logistic模型第47-55页
        4.3.1 组Lasso-Logistic模型第48-49页
        4.3.2 稀疏组Lasso-Logistic模型第49-51页
        4.3.3 VPLasso-Logistic模型第51-53页
        4.3.4 数值模拟第53-55页
    4.4 实证分析第55-61页
        4.4.1 初步基因提取第55-57页
        4.4.2 基因组的确定第57-58页
        4.4.3 模型建立与结果分析第58-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第5章 总结与展望第62-64页
    5.1 本文工作总结第62-63页
    5.2 下一步工作展望第63-64页
参考文献第64-67页
攻读硕士期间承担的科研任务与主要成果第67-68页
致谢第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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