基于Sparse group lasso相关惩罚项特征选择研究

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1、分类号２４１．５编号０＾＾＾硕士学位论文⑩论文题目基于Ｓｐａｒｓｅｇｒｏｕｐｌａｓｓｏ相关惩罚项特征选择研究作者姓名陈文雯指导教师吴庆标教授学科（专业）计算数学所在学院数学科学学院提交日期二零一八年一月答辩二零一八年三月日期浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研宄成果，论文中不包含其他人已经。除了文中特别加以标注和致谢的地方外发表或撰写过的研宄成果，

2、也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。＾：签字日期／ｉｂ．学位论文作者签名％：＼学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部门或机构送。交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅本人授权浙江大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密

3、后适用本授权书）学位论文作者签名￣：作Ｌ钇导师签名－如丨乂＞公：＼％．ｌ：签字口期ｙ．ｈ；签字日期摘要随着近年来数据量的爆炸式增长以及大数据概念的持续升温，数据降维技术受到了越来越多的关注，也。特征选择可以有效地进行数据降维有各种各样的方法。许多学者使用惩罚回归的方法来进行特征的选择，其中使用最广泛一Ｌ的方法之就是ａｓｓｏ。目前，国内外的学者在这方面己经有很多的研宄成果，提出了包括Ｌａｓｓｏ、Ｇｒｏｕｐｌａｓｓｏ、Ｆｕｓｅｄｌａｓｓｏ、Ｇｒａｈｌａｓｓ

4、ｏ在内的许多方法。ｐ本文针对Ｓａｒｓｅｒｏｕｐｌａａｓｏ算法在实际应用中存在的不足，以其为基础，ｐｇ一：提出了算法三方面的改进第，改进了损失函数，在损失函数加入了组与组一之间的相关关系项，以减小模型中非零特征间的共线性现象，得到进步稀疏化的系数；第二，增加了数据预处理步骤，丰富了用来建立模型的数据集，目的是希望不仅能得到各组特征各自对结果的影响，还能得到它们共同产生的影响，，；第三将算法推广到其他的线性模型并以逻辑回归为例给出了改进之后一的损失函数，，。最后我们使

5、用模拟数据来验证算法的效果并将算法应用在个电影评分的数据集上。：；Ｌ；ｒｓｅｏｕｌ关键词数据降维；特征选择ａｓｓｏＳｐａｇｒｐａｓｓｏＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｅｘｐｌｏｓｉｖｅｇｒｏｗｔｈｏｆｄａｔａｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｒｉｓｅｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｂｉｇｄａｔａ，ｄａｔａｄｉｍｅｎｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｈａｓｄｒａｗｎｍｏｒｅｙｔ．ｒｌｔａｎｄｍｏｒｅ

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7、ａｓｓｏ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔｓｃｈｏｌａｒｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄｈａｖｅｍａｄｅ，ａｌｏｔｏｆｒｅｓｅａｒｃｈａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｉｓｆｉｅｌｄａｎｄｓｏｍｅｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｌｕｄｉｎｌａｓｓｏ，ｇ，ｇｒｏｕｐｌａｓｓｏｆｕｓｅｄｌａｓｓｏａｎｄｒａｈｌａｓｓｏｈａｖｅｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｅｄ．，ｇｐｐＩｎｔｈｉｓａｐｅｒｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｓｏｆｓａｘｓｅｒｏｕｌａｓｓ

8、ｏａｌｏｒｉｔｈｍｐ，ｇｐｇｐｇｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓｔｈｒｅｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｉｎａｌｏｒｉｔｈｍ；，ｇＦｉｒｓｔｌｔｈｅｌｏｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｉｍｒｏｖｅｄａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｏｕａｎｄｙ，ｐ，ｇｐｄｄｔｈ－－ｇｒｏｕｐｉｓａｅｄｔｏｅｌｏｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｒｅｄｕｃｅ