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A projection pursuit index for large p small n data

机译：大p小n数据的投影追踪指数

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In high-dimensional data, one often seeks a few interesting low-dimensional projections which reveal important aspects of the data. Projection pursuit for classification finds projections that reveal differences between classes. Even though projection pursuit is used to bypass the curse of dimensionality, most indexes will not work well when there are a small number of observations relative to the number of variables, known as a large p (dimension) small n (sample size) problem. This paper discusses the relationship between the sample size and dimensionality on classification and proposes a new projection pursuit index that overcomes the problem of small sample size for exploratory classification.
机译：在高维数据中，人们经常寻找一些有趣的低维投影，这些投影揭示了数据的重要方面。对分类的投影追求可以找到揭示类之间差异的投影。即使使用投影追踪来绕过维数的诅咒，但是当相对于变量数量的观察次数较少时，大多数索引也无法很好地工作，这被称为大p（维）小n（样本量）问题。本文讨论了样本量与分类维数之间的关系，并提出了一种新的投影追踪指数，克服了探索性分类的样本量小的问题。

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