投影寻踪技术的理论及应用研究进展
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摘要
投影寻踪技术是国际统计界于70年代中期发展起来的、用来处理和分析高维观测数据,尤其是非正态、非线性高维数据的一种新兴统计方法。它利用计算机直接对高维数据进行投影降维分析,进行数据客观投影诊断,自动找出能反映高维空间规律的数据结构,达到研究分析高维数据的目的。本文对30多年来投影寻踪技术在应用领域方面的文献进行收集整理,探讨投影寻踪技术在相关领域的应用和发展状况,为从事投影寻踪研究或应用的专业人员获取和利用相关信息提供线索和参考。
Projection pursuit technology is a newly emerging statistical method which has developed since mid-1970s,used to process and analyze high dimensional data analysis,particularly in analyzing data that does not satisfy normal distribution and nonlinearity.The method applies computers to analyze directly high dimensional data through dimension reduction,diagnose objectively projection data,find out automatically the data structure that enables itself to reflect high dimensional special rules,so as to attain the goal of high dimensional data analysis.This paper is to collect and card the literature of the application field of projection pursuit technology during the last 30 years,explore its application progress,thus providing valuable clues and reference to the professional team of projection pursuit technology.
Projection pursuit technology is a newly emerging statistical method which has developed since mid-1970s,used to process and analyze high dimensional data analysis,particularly in analyzing data that does not satisfy normal distribution and nonlinearity.The method applies computers to analyze directly high dimensional data through dimension reduction,diagnose objectively projection data,find out automatically the data structure that enables itself to reflect high dimensional special rules,so as to attain the goal of high dimensional data analysis.This paper is to collect and card the literature of the application field of projection pursuit technology during the last 30 years,explore its application progress,thus providing valuable clues and reference to the professional team of projection pursuit technology.
引文
[1]Valleman P F et al.Applications,Basics,and Computing ofExploratory Data Analysis[C].Duxbury Press,1981.
[2]李世玲.基于投影寻踪和遗传算法的一种非线性系统建模方法[J].系统工程理论与实践,2005(4):22-28.
[3]Friedman J H,Turkey J W.A projection pursuit algorithmfor exploratory data analysis[C].IEEE Transaction OnComputers,1974,23(9):881-889.
[4]Kruskal J B.Toward a practical method which helps uncoverthe structure of a set of multivariate observations by findingthe linear transformation which optimizes a“new index ofcondensation”in statistical computation,ed,Milton,R Cand Nelder,J A New York[C].Academia Press,1969.
[5]Kruskal J B.Linear transformation of multivariate data:Theory and Application in the Behavioral Science Vol.1[C].Theory,NewYork and London Semimar Press,1972.
[6]Friedman J H,Turkey J W.A projection pursuit algorithmfor exploratory data analysis[C].IEEE Trans Computers C-23,1974:881-889.
[7]Friedman J H&Stuetzle W.Projection pursuit regression[C].J Amer Statist Assoc,1981:817-823.
[8]DiaconisP,FriedmanD.Asymptotics of graphical projectionpursuit[C].Ann Statist,1984:793-815.
[9]Jones L K.A simple lemma on gready approximation[C].Ann Statist,1992:618-623.
[10]Jones L K.On a conjecture of Huber’s concering the con-vergence of projection pursuit regression[C].Ann Statist,1987:880-882.
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