基于統(tǒng)計機器學習的高維復雜系統(tǒng)建模研究

摘要： 為了解決 “ 維數(shù)災難 “ 給高維復雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅動建模帶來的過擬合、計算復雜度高等問題,探究特征提取算法對回歸結果的影響。
首先使用主成分分析法、非負矩陣分解法、局部線性嵌入法和均勻流形近似與投影法分別進行降維,提取關鍵特征后在多項式模型與隨機響應面模型中進行回歸,最后在草炭土土壤和電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集上進行了仿真建模分析。 （共7頁）