关于高维高度相关多元葡萄数据集的降维研究论文

简介：
本文聚焦于高维度且变量间存在高度相关性的葡萄数据集的分析，提出了一种有效的降维方法，旨在提高数据分析效率和模型预测精度。 传统上，葡萄栽培者对研究葡萄叶与叶柄的生物化学特性和其光谱反射率之间的关系非常感兴趣，目的是为了了解果实成熟度、水分状况、营养水平以及疾病风险等信息。本段落中，我们使用330至2510纳米范围内的高光谱成像技术来评估葡萄园中的营养状态。这产生了一个具有大量变量的复杂数据集，并且这些变量之间存在高度相关性。 在多元统计建模过程中，识别有助于预测和解释营养状况的关键波段（或变量）至关重要。近年来，研究者开发了许多连续、无偏、稀疏并且准确的变量选择方法来解决这个问题。本段落中我们比较了五种不同的模型：弹性网回归、多步自适应弹性网回归、Minimax凹面惩罚回归、迭代确定性独立筛选以及用于波长变量选择的功能数据分析。 在进行了上述分析后，通过逐步回归进一步优化这些稀疏模型的预测性能。使用高维和高度相关的葡萄园光谱数据集进行比较研究发现，弹性网方法在变量选择方面表现最佳，并且能够提供最准确的预测结果。