線性維度縮減應用質譜儀資料之研究
近年來電腦科技進步、資料庫健全發展，使得處理大量資料的需求增加，因而發展出結合生物醫學與資訊統計兩大領域的生物資訊(Bio-informative)。這個新學門的特色在於資料量及資料變數的龐雜，但過多資料經常干擾資訊的篩選，甚至癱瘓資料分析，因此如何適當地縮減資料(Data Reduction)就變得必要。資料縮減常藉由維度縮減(Dimension Reduction)進行，其中常見的線性維度縮減方法首推主成份分析，屬於非監督式學習(Unsupervised Learning)的一種，而線性的監督式學習(Supervised Learning)方法則有SIR(Sliced Inverse Re...
| Main Author: | |
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| Language: | 中文 |
| Published: |
國立政治大學
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0094354002%22. |