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如何从多维数据中选择或提取对识别或分析有效的特征已成为当前的研究热点和难点。针对这一问题,提出了一种基于非参数建模思想的特征提取方法以及利用这种方法进行数据模型特征识别的算法。首先,利用数据的每一变量的取值进行选集计算,然后计算每一选集的线性回归模型;其次,利用选集的回归模型参数组成模型的偏导数特征向量和响应值特征向量,作为识别数据模型特征的依据。由于这两种特征向量都能客观地反映数据的特征,因此,综合它们的特征就能识别出数据的模型特征。并且这两种特征向量都是一元的函数,因此可以通过它们的二维图形来直