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一种改进的主成分分析特征抽取算法:YJ-MICPCA 被引量：5
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作者 谢昆明 罗幼喜 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期220-226,共7页
针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过YeoJohnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布... 针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过YeoJohnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布,并将PCA中计算协方差矩阵转化为计算MIC矩阵的平方,使其也能处理特征间存在的非线性关系。以UCI机器学习数据库中的11个数据集为实验对象,采用支持向量机、朴素贝叶斯模型、k近邻算法这3种分类器,比较了YJ-MICPCA与PCA及其他常用非线性降维方法LLE、Isomap、MSD、KPCA的降维效果和分类精度,结果表明YJ-MICPCA总体上优于其他几种算法。 展开更多
关键词 主成分分析 最大信息系数 yeo-johnson变换 特征抽取 降维 分类
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一个新的稳健ARCH检验和YJ-GARCH模型 被引量：1
2
作者 李海奇 Sung Y.Park 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2011年第7期104-110,共7页
众所周知,Engle(1982)的ARCH检验对于条件均值模型误设并不稳健,特别地,当条件均值是非线性过程而我们仅对之建立线性模型时,它过度地拒绝真实的原假设,导致出现严重的水平扭曲。因此,本文在文献当中首次利用Yeo-Johnson变换方法来转换... 众所周知,Engle(1982)的ARCH检验对于条件均值模型误设并不稳健,特别地,当条件均值是非线性过程而我们仅对之建立线性模型时,它过度地拒绝真实的原假设,导致出现严重的水平扭曲。因此,本文在文献当中首次利用Yeo-Johnson变换方法来转换均值模型的因变量以排除ARCH过程中均值部分的非线性,进而提出一个新的稳健ARCH检验以及一个新的GARCH模型——Yeo-Johnson(YJ)GARCH模型。蒙特卡罗模拟结果表明,稳健的ARCH检验在水平和势方面的表现要显著优于Engle(1982)的ARCH检验。对上证综指收益率的实证研究结果表明,YJ-GARCH模型的拟合效果要显著优于线性GARCH模型。 展开更多
关键词 稳健ARCH检验 yeo—johnson变换 YJ—GARCH模型 水平扭曲
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