MI和改进PCA的降维算法在股价预测中的应用.pptx
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MI和改进PCA的降维算法在股价预测中的应用.pptx
,目录PartOneMI算法的基本概念MI算法的原理和计算方法MI算法的优势和局限性PartTwoPCA算法的基本概念PCA算法的原理和计算方法PCA算法的优势和局限性PartThree改进PCA算法的基本思路改进PCA算法的实现过程改进PCA算法的优势和局限性PartFour数据准备和处理特征提取和选择模型训练和评估预测结果分析和解释PartFiveMI和改进PCA算法在股价预测中的效果评估对未来研究的建议和展望THANKS
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改进PCA降维算法及其在多元质量控制中的应用随着科技的快速发展和信息时代的到来,数据的积累量越来越大,数据的维度也越来越高。因此,数据预处理变得越来越必要,而主成分分析(PCA)是数据降维的一种方法。PCA作为数据降维的经典算法之一,得到了广泛应用。但是,现有的PCA算法还存在一些问题,如PCA仅能针对线性数据,不能很好地处理非线性数据。因此,我们需要改进PCA降维算法,以应用于更广泛的数据类型。改进PCA降维算法需要考虑以下几个因素:1.改进特征提取方法传统的PCA算法中,特征提取采用线性变换的方式进行
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