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公开(公告)号：CN116662777A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310637591.2
申请日：2023-05-31
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F18/2113 , G06F18/2135 , G06F18/27 , G01S7/48
Abstract: 本发明提供了大尺度森林碳储量预估的高维机载LiDAR变量选择方法，属于数据分析领域，本发明提出的方法结合了确定独立筛选技术、相关系数和方差膨胀因子，SPV能较好地处理高维、强相关和强共线性的变量，通过其提取得到的变量不仅是重要变量，而且变量之间是弱相关和弱共线。该发明提出的特征选择方法SPV不仅结合了SIS和VIF的优点，还避免了它们的缺点。即SPV不仅解决了SIS无法保证提取的变量都是重要变量的问题，还解决了变量顺序对VIF回归质量有重大影响的缺陷。总之，SPV选择的变量不仅是具有弱相关性的重要变量，而且具有弱共线性，这不能通过单独使用SIS或VIF来实现。
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