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題名 遞迴支持向量迴歸資料縮減法
Recursive SVR data reduction
作者 江政舉
貢獻者 薛慧敏
江政舉
關鍵詞 支持向量機
支持向量迴歸
資料縮減
日期 2009
上傳時間 9-May-2016 15:11:26 (UTC+8)
摘要 近年來，支持向量機(SVM, Support Vector Machine)及支持向量迴歸(SVR, Support Vector Regression)已被廣泛的應用在分類及預測上的問題，然而實務上常見資料過於龐大，而導致需要較長的計算時間及較高的計算成本。為了解決這樣的問題，Zhang等人（2006）及Chen, Wang與Cao（2008）發展兩種類型的資料縮減方法。前者為減少變數數量的遞迴支持向量機(RSVM, Recursive Support Vector Machine），藉由交叉驗證以及定義所謂的貢獻因子來找出重要的變數，而考慮僅利用重要的變數做分類。後者的方法稱為DSKR（Direct Sparse Kernel Regression），考慮在支持向量迴歸中，僅選取部份支持向量個數做預測，以達到資料縮減效果。本研究將遞迴支持向量機的方法延伸至支持向量迴歸上，此法稱為遞迴支持向量迴歸(RSVR, Recursive Support Vector Regression），藉由交叉驗證以及依據決策函數來定義各變數的貢獻因子，藉此選取出重要的變數，並且保留這些重要變數來做後續分析與預測。本研究將此方法應用於兩組實際的化學資料:Triazines及Pyrim，我們發現資料被大幅縮減，僅有六分之一至五分之一的變數被保留。而資料縮減後的預測效果，與利用整組原始資料來進行支持向量迴歸的結果相近，但較DSKR的結果差。\r\n\r\n關鍵字：支持向量機，支持向量迴歸，資料縮減
參考文獻 一、 中文文獻\r\n\r\n1. 呂奇傑，李天行，高人龍，黃敏菁（2009），「支援向量機及支援向量迴歸於財務時間序列預測之應用」。\r\n\r\n二、 英文文獻\r\n\r\n1. Chen, X. F. , Wang, S. T., Cao, S.Q（2008）“DSKR: Building Sparse Kernel \r\nRegression Directly ”,Journal of Applied Sciences, 8, 3407-3414.\r\n2. Vapnik, V. (1995) The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, NY.\r\n3. Vapnik, V. (1998) Statistical Learning Theory, John Wiley and Sons, NY.\r\n4. Ross D. K, UCI Machine Learning Repository,\r\nhttp://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html . Irvine , CA: University of California, School of Information and Computer Science.\r\n5. Smola, A. J. and Schölkopf, B.（2004） “A Tutorial on Support Vector Regression” Statistics and Computing, 14, 199-204.\r\n6. Smola, A. J., Schölkopf, B. and Williamson, R. C.（2008） “New Support Vector Algorithms,” Neural Computation, 12, 1207-1245.\r\n7. Wikipedia, Mercer`s theorem, http://en.wikipedia.org/wiki/Mercer`s_theorem （as of June 21, 2009） .\r\n8. Wu, M., Schölkopf, B. and Gökhan, B. （2006）“A Direct Method for Building Sparse Kernel Learning Algorithms”, Journal of Machine Learning Research, 7 603–624\r\n9. Zhang, X. G. , Lu, X., Shi, Q., Xu, X. Q., Leung, H.C. , Harris, L. N. , Iglehart, J. D., Miron, A., Liu, J. S. and Wong, W. H.（2006）”Recursive SVM Feature Selection and Sample Classification for Mass-Spectrometry and Microarray Data”, BMC Bioinformatics, 7:197.
描述 碩士
國立政治大學
統計學系
96354014
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0096354014
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 薛慧敏zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 江政舉zh_TW
dc.creator (作者) 江政舉zh_TW
dc.date (日期) 2009en_US
dc.date.accessioned 9-May-2016 15:11:26 (UTC+8)-
dc.date.available 9-May-2016 15:11:26 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 9-May-2016 15:11:26 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0096354014en_US
dc.identifier.uri (URI) https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=107261-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計學系zh_TW
dc.description (描述) 96354014zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 近年來，支持向量機(SVM, Support Vector Machine)及支持向量迴歸(SVR, Support Vector Regression)已被廣泛的應用在分類及預測上的問題，然而實務上常見資料過於龐大，而導致需要較長的計算時間及較高的計算成本。為了解決這樣的問題，Zhang等人（2006）及Chen, Wang與Cao（2008）發展兩種類型的資料縮減方法。前者為減少變數數量的遞迴支持向量機(RSVM, Recursive Support Vector Machine），藉由交叉驗證以及定義所謂的貢獻因子來找出重要的變數，而考慮僅利用重要的變數做分類。後者的方法稱為DSKR（Direct Sparse Kernel Regression），考慮在支持向量迴歸中，僅選取部份支持向量個數做預測，以達到資料縮減效果。本研究將遞迴支持向量機的方法延伸至支持向量迴歸上，此法稱為遞迴支持向量迴歸(RSVR, Recursive Support Vector Regression），藉由交叉驗證以及依據決策函數來定義各變數的貢獻因子，藉此選取出重要的變數，並且保留這些重要變數來做後續分析與預測。本研究將此方法應用於兩組實際的化學資料:Triazines及Pyrim，我們發現資料被大幅縮減，僅有六分之一至五分之一的變數被保留。而資料縮減後的預測效果，與利用整組原始資料來進行支持向量迴歸的結果相近，但較DSKR的結果差。\r\n\r\n關鍵字：支持向量機，支持向量迴歸，資料縮減zh_TW
dc.description.tableofcontents 第壹章 緒論 6\r\n第一節 研究背景 6\r\n第二節 研究動機 6\r\n第三節 研究目的 7\r\n第四節 研究流程 7\r\n第貳章 支持向量迴歸及文獻探討 8\r\n第一節 支持向量機的介紹 8\r\n第二節 支持向量迴歸（SVR）介紹 12\r\n第三節 資料縮減問題討論及文獻探討 15\r\n第參章 研究方法：R-SVR 19\r\n第肆章 實際資料分析 23\r\n第一節 實際資料的介紹及說明 23\r\n第二節 Triazines資料分析 24\r\n第三節 Pyrim資料分析 27\r\n第四節 結論 30\r\n第伍章 結論與建議 31\r\n參考文獻 33\r\n附錄A.1 RSVM推導 34\r\n附錄A.2.1 Triazines下50次RSVR所得的結果 35\r\n附錄A.2.2 Pyrim下50次RSVR所得的結果 40\r\n附錄A.3.1 Triazines樣本直方圖 43\r\n附錄A.3.2 pyrim樣本直方圖 58zh_TW
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0096354014en_US
dc.subject (關鍵詞) 支持向量機zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 支持向量迴歸zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 資料縮減zh_TW
dc.title (題名) 遞迴支持向量迴歸資料縮減法zh_TW
dc.title (題名) Recursive SVR data reductionen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) 一、 中文文獻\r\n\r\n1. 呂奇傑，李天行，高人龍，黃敏菁（2009），「支援向量機及支援向量迴歸於財務時間序列預測之應用」。\r\n\r\n二、 英文文獻\r\n\r\n1. Chen, X. F. , Wang, S. T., Cao, S.Q（2008）“DSKR: Building Sparse Kernel \r\nRegression Directly ”,Journal of Applied Sciences, 8, 3407-3414.\r\n2. Vapnik, V. (1995) The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, NY.\r\n3. Vapnik, V. (1998) Statistical Learning Theory, John Wiley and Sons, NY.\r\n4. Ross D. K, UCI Machine Learning Repository,\r\nhttp://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html . Irvine , CA: University of California, School of Information and Computer Science.\r\n5. Smola, A. J. and Schölkopf, B.（2004） “A Tutorial on Support Vector Regression” Statistics and Computing, 14, 199-204.\r\n6. Smola, A. J., Schölkopf, B. and Williamson, R. C.（2008） “New Support Vector Algorithms,” Neural Computation, 12, 1207-1245.\r\n7. Wikipedia, Mercer`s theorem, http://en.wikipedia.org/wiki/Mercer`s_theorem （as of June 21, 2009） .\r\n8. Wu, M., Schölkopf, B. and Gökhan, B. （2006）“A Direct Method for Building Sparse Kernel Learning Algorithms”, Journal of Machine Learning Research, 7 603–624\r\n9. Zhang, X. G. , Lu, X., Shi, Q., Xu, X. Q., Leung, H.C. , Harris, L. N. , Iglehart, J. D., Miron, A., Liu, J. S. and Wong, W. H.（2006）”Recursive SVM Feature Selection and Sample Classification for Mass-Spectrometry and Microarray Data”, BMC Bioinformatics, 7:197.zh_TW