کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4949376 | 1440049 | 2017 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Canonical kernel dimension reduction
ترجمه فارسی عنوان
کاهش اندازه کانونی هسته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
A new kernel dimension reduction (KDR) method based on the gradient space of canonical functions is proposed for sufficient dimension reduction (SDR). Similar to existing KDR methods, this new method achieves SDR for arbitrary distributions, but with more flexibility and improved computational efficiency. The choice of loss function in cross-validation is discussed, and a two-stage screening procedure is proposed. Empirical evidence shows that the new method yields favorable performance, both in terms of accuracy and scalability, especially for large and more challenging datasets compared with other distribution-free SDR methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 107, March 2017, Pages 131-148
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 107, March 2017, Pages 131-148
نویسندگان
Chenyang Tao, Jianfeng Feng,