Projection pursuit 投影寻踪法

Projection pursuit 投影追踪[pr？？d？ek？n][p？r？su：t]双语例句：Projection pursuit regression technique based modelling and analyzing on the water quality of Tarim River基于投影寻踪回归技术的塔里木河水质模拟分析。Establishment of Mathematical Model for Predicting Cigarette's Tar Yield with Projection Pursuit Regression Method投影追踪回归（PPR）法建立卷烟焦油预测数学模型。Application of Principal Component Analysis and Projection Pursuit to Superior Individual Selection of Tripterygium wilfordii主成分分析和投影寻踪法在雷公藤优树选择中的应用。投影寻踪如何获得最佳投影方向 线性判别函数的基本概念判别函数为线性的情况的一般表达式 式中x是d 维特征向量，又称样本向量，称为权向量，分别表示为 是个常数，称为阈值权。设样本d维特征空间中描述，则两类别问题中线性判别函数的一般形式可表示成（3-1）其中而ω0是一个常数，称为阈值权。相应的决策规则可表示成，g（X）＝0就是相应的决策面方程，在线性判别函数条件下它对应d维空间的一个超平面，（3-3）为了说明向量W的意义，我们假设在该决策平面上有两个特征向量X1与X2，则应有（3-4）其中（X1-X2）也是一个向量，（3-4）式表明向量W与该平面上任两点组成的向量（X1-X2）正交，因此W就是该超平面的法线向量。这就是向量W的几何意义。而g（X）也就是d维空间中任一点X到该决策面距离的代数度量，该决策平面将这两类样本按其到该面距离的正负号确定其类别。至于w0则体现该决策面在特征空间中的位置，当w0=0时，该决策面过特征空间坐标系原点，而时，则表示了坐标原点到该决策面的距离。有的同学可能对（3-1）公式表示线性判别函数不太理解，这可从线性方程的表示法说起，设二维空间一直线方程表示为：w2X2+w1X1+w0=0怎么将matlab与投影寻踪模型结合 matlab教程网http：//matlab.net.cn/matlab贴吧http：//tieba.baidu.com/f？kw=matlab&fr=ala0投影寻踪方法过时了吗？ 我以前搞数学建模比赛的时候经常见到或使用“投影寻踪”方法。现在读研深入研究模式识别、机器学习、数据…特征工程到底是什么？ 特征工程是指从原始数据转换为特征向量的过程。特征工程是机器学习中最重要的起始步骤，会直接影响机器学…