高维监督分类：应用于驾驶平顺性评价
统计理论
2010-11-03 v1 统计理论
摘要
本研究源于一个实际工程问题：客观化评价。其目标在于利用实验测量信号中的物理指标来解释主观的驾驶平顺性。我们提出了一种判别变量选择方法，试图利用数据的函数性特征。该问题是不适定的，因为解释变量的数量远大于样本量。策略分为三步：信号预处理（包括小波去噪和同步化）、通过公共小波基压缩实现降维，以及最后利用逐步策略（涉及CART方法的连续应用）选择有用变量。
引用
@article{arxiv.1010.6227,
title = {Classification supervis\'ee en grande dimension. Application \`a l'agr\'ement de conduite automobile},
author = {Jean-Michel Poggi and Christine Tuleau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.6227},
year = {2010}
}