Dynamic inner PCA 和 Dynamic PCA

最新推荐文章于 2025-02-27 11:28:17 发布

yale_T

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文章标签： pca降维

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yep_T/article/details/120633339

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本文探讨了动态内模PCA（Dynamic Intrinsic Mode PCA）算法，它避免了传统动态PCA维度增加的问题。该方法通过对时间序列tk进行动态分析，有效地处理动态数据模型和过程监控。参考了Dong和Qin(2018)及Ku等人的工作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

动态PCA方法的核心思想：

将数据X变成增广矩阵，即：

$X = [X(k)\: \: \: X(k-1)\cdots X(k-l)]$

l为潜在变量数，然后对X进行传统的PCA方法进行求解，即是动态PCA的结果。

动态内模PCA与之不同，上述动态PCA的一大缺陷是增加了数据的维度，而动态内模PCA并没有这种问题。

他的核心思想：

$\left\{\begin{matrix} t_{k}=A*(t_{k-1}...t_{k-l})+v_{k}+c & & \\ x_{k}=p*t_{k}+e_{k} & & \end{matrix}\right.$

其实相当于对tk进行动态分析，这个也是我认为动态内模的核心所在，如果理解错误还望指正。

DIPCA算法流程如下所示：<

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