课程作业时的模拟数据分析处理的过程测试例程

资 源 简 介

课程作业时的模拟数据分析处理的过程测试例程

详 情 说 明

在数据分析课程作业中，模拟数据处理通常会涉及多维特征的筛选与分解。这里我们讨论一个基于MATLAB平台的实现案例，该方案结合了两种有效的分析技术。

逐步线性回归是特征选择的经典方法，本案例采用累计贡献率作为筛选标准。这种方法通过评估每个特征对模型解释方差的贡献程度，逐步纳入重要特征，直到达到预定的累计贡献阈值。特别的是，这里引入了第二能量熵作为评估指标，相比传统方法能更好捕捉数据的非线性特征。

广义形态分量分析(GMCALab)的快速实现是该案例的另一亮点。该方法通过热核函数构造权重矩阵，热核的带宽参数会根据数据分布自动调整，使得不同形态的分量能被有效分离。热核构造的权重具有局部敏感特性，对数据中的突变和异常值具有较好的鲁棒性。

这两个方法的结合形成了完整的数据处理链条：先通过逐步回归筛选出关键特征，再通过形态分解提取隐含模式。这种组合策略特别适用于课程作业中常见的多维模拟数据，能帮助学生理解数据降维和特征提取的核心思想。整个过程充分体现了从理论到实践的转换，是数据分析教学的典型范例。