【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的高速發(fā)展,各個領域的數(shù)據(jù)迅猛增長,我們進入了大數(shù)據(jù)(Big Data)時代。然而,數(shù)據(jù)量的增長不只帶來了豐富的信息資源,更高的數(shù)據(jù)維數(shù)往往也相伴而至。為了能夠順利的對高維數(shù)據(jù)進行處理分析,就需要預先對數(shù)據(jù)進行降維處理。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)降維算法一般采用批量方式(Batch Model)進行訓練,這種訓練方式需要在訓練之前將所有樣本數(shù)據(jù)載入內(nèi)存;隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)降維算法會因為所需的內(nèi)存過大而無法使用。因此,如何讓傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)降維模型適應并處理海量的高維數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)時代研究的焦點之一。對于樣本數(shù)量過多的情況,增量學習(Incremental Learning)技術是有效的解決辦法之一。作為一種增量數(shù)據(jù)降維模型,增量式偏最小二乘(Incremental Partial Least Squares,IPLS)將增量學習技術與偏最小二乘模型相互結合,較好的解決了大規(guī)模數(shù)據(jù)的降維問題。但是,IPLS模型以單個樣本為單位進行模型的更新,導致模型的計算效率不高、訓練時間較長。針對這一問題,本文基于現(xiàn)有研究的基礎上提出了一種塊增量偏最小二乘(Chunk Incremental Partial Least Squares,CIPLS)算法,主要的創(chuàng)新性工作為:基于數(shù)據(jù)分塊更新的思想對IPLS算法進行擴展,提出了一種塊增量偏最小二乘算法。CIPLS模型將新增的樣本數(shù)據(jù)劃分為若干個數(shù)據(jù)塊(Chunk),再以數(shù)據(jù)塊為單位進行模型的在線更新,從而降低模型的更新頻率,縮短訓練時間。本文在K8版本的p53蛋白數(shù)據(jù)集和路透文本分類語料庫上進行了大量的CIPLS算法與已有算法的對比實驗。實驗結果表明,本文提出的方法明顯提高了增量式偏最小二乘算法的計算效率,大幅度縮短了訓練時間,驗證了塊增量偏最小二乘算法的有效性。
【圖文】：

本章對本文的研究內(nèi)容中涉及到的相關基礎理論知識進行介紹，包括數(shù)據(jù)降維技術與增量學習技術的概況介紹。首先闡述了數(shù)據(jù)降維技術的原理并列舉了相關的數(shù)據(jù)降維方法；然后對增量學習技術的概念進行了說明，最后對改進的增量式數(shù)據(jù)降維方法進行了綜述性的介紹。2.1 數(shù)據(jù)降維技術概況數(shù)據(jù)的特征維數(shù)不宜過高，這已經(jīng)是模式識別領域的一條經(jīng)驗性的“公理”[21]。一般來說，大部分的分類模型都需要估計一些未知的參數(shù)，而這些參數(shù)的數(shù)量通常和特征空間的維數(shù)相關。在實際情況下，如果訓練樣本的數(shù)量有限，過高的特征維數(shù)往往會降低參數(shù)估計的精度，從而導致分類模型的性能下降。因此，在許多應用中，一般的做法是：首先，在最大限度的保留原始數(shù)據(jù)的信息的前提下，將數(shù)據(jù)的特征維數(shù)降低到一個合適的范圍；然后再把降維后的數(shù)據(jù)送入后續(xù)的處理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)降維的一般處理過程如圖 2.1 所示。

LS 算法在提取主成分時，同時考慮自變量和因變量的相關信 方法提取得到的主成分既能表達自變量的信息，也能表達因 研究的焦點是通過抽取潛在成分（latent component, latent var變量和多因變量的數(shù)據(jù)進行建模分析。其核心假設是，認為少量潛在成分（不是直接觀察或測量到的變量）驅動的系統(tǒng)到潛在成分后，就可以采用潛在成分來表示原始數(shù)據(jù)，從而果�；诘玫降牡途S空間，我們就可以方便的進行后續(xù)的分可以按照因變量數(shù)量的不同分為兩類：多因變量 PLS 算法和。下面就分別對這兩類算法進行介紹。變量 PLS 算法n 個觀測樣本點，自變量 = [ 1 2… ]和因變量 = , 1造樣本數(shù)據(jù)矩陣 ∈ × 和 ∈ × 。
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP181

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