基于随机旋转集成的降维方法

来源：上海理工大学学报杂志2017年第5期北京时间：

作者：王椭

单位：上海理工大学 管理学院, 上海 200093,上海理工大学 管理学院, 上海 200093

摘要：对随机旋转集成方法提出了一种针对降维问题的改进，得到了新的降维算法框架进行随机变换降维，可以显著减少降维过程中造成的信息损失.采用随机变换降维后，训练监督学习算法时可以获得更高的准确率和更好的泛化性能.通过在模拟数据上进行的实验，证明了使用多重共线性数据进行回归分析时，与传统降维算法相比，经随机变换降维处理后可以保留更多的信息，获得更小的均方误差.对随机变换降维在手写数字识别数据集上的表现进行了研究，证明了与一般性的降维算法相比，随机变换降维在图像分类问题上可以获得更高的准确率.

关键词：集成学习;随机旋转集成;降维;多样性