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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,
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