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针对常见的降维方法难以有效保留多元时间序列主要特征的问题，分析了传统主成分分析(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多元时间序列降维方法，并通过仿真实验比较了两种方法的降维有效性和计算复杂度。实验结果表明，所提出的降维方法能够以相对较小的计算代价，更有效地对多元时间序列进行降维。
基于流形学习降维的决策分析算法
等价支持子集 决策分析 降维
2014/10/22
为了有效地分析高维决策表，提出了基于流形学习降维的决策分析算法（decision analysis algorithm based on manifold learning，DAML）. 算法使用等距映射法（ISOMAP）对原始数据做降维处理，在得到的主坐标数据上进行决策分析. 根据核主成分分析法与ISOMAP方法的关系得到主成分与主坐标的转换关系式，并计算原始数据主成分. 提出了基于等价支持子集...