融合模型树的偏最小二乘法的优化方法
来源:互联网 admin | 喻 芳,杜建强 ,聂斌,熊 静,朱志鹏,刘 蕾 江西中医药大学 计算机学院
摘 要: 在实际过程中,越来越多的数据表现出了多自变量、多因变量和非线性的特性。偏最小二乘法本质上是一种线性回归,无法满足这些数据的特性,而模型树建立的回归模型是由多个多元线性片段构成,对非线性函数有很好的适应性。基于此,本文提出了一种融合模型树的偏最小二乘方法,将PLS外模型中的的主成分和被解释变量(因变量)构建模型树,根据残差信息不断建树,直到满足精度条件。分别在麻杏石甘汤君药平喘实验、麻杏石甘汤君药止咳实验和UCI机器学习数据集上进行实验,实验结果表明,融合模型树的偏最小二乘分析方法对非线性数
【分 类】 农业与自然
【关 键 词】 非线性,偏最小二乘,模型树,中医药信息
【来 源】 互联网
【收 录】 中国学术期刊网