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基于多維度權重的最小角回歸解決Lasso問題

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  最小絕對收縮和選擇算子( Lasso)在數據維度約減、異常檢測方面有著較強的計算優勢。針對Lasso用于異常檢測中檢測精度不高的問題,提出了一種基于多維度權重的最小角回歸( LARS算法解決Lasso問題。首先考慮每個回歸變量在回歸模型中所占權重不同,即此屬性變量在整體評價中的相對重要程度不同,故在LARS算法計算角分線時,將各回歸變量與剩余變量的聯合相關度納入考慮,用來區分不同屬性變量對檢測結果的影響;然后在LARS算法中加入主成分分析(PCA)、獨立權數法、基于Intercriteria相關性的指標的重要度評價(CRITIC)法這三種權重估計方法,并進一步對LARS求解的前進方向和前進變量選擇進行優化。最后使用Pima Indians Diabetes數據集驗證算法的優良性。實驗結果表明,在更小閾值的約束條件下,加入多維權重后的LARS算法對Lasso問題的解具有更高的準確度,能更好地用于異常檢測。

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