[問題] 高維資料分類問題
各位大大好
小弟現在在研究一個二元分類問題，正常與不正常
受試者樣本數是118，原始資料維度上萬
我的執行步驟大約分成三個
第一步:使用MPCA降維，降維之後的維度是 110 ，累積解釋變異比例有80%
所以每筆資料有110個變數(連續)
第二步:由於110個變數仍太多，所以進行變數塞選
先將118筆資料分成訓練集(80筆)與測試集(38筆)
這裡以訓練集進行變數塞選，使用Wilks Lambda Statistic來選取
在α=0.05下，會選出約10個顯著變數(因訓練集為隨機挑選，所以每次挑選
結果都不太一樣)
第三步:以第二步所挑出的變數對測試集進行分類，分類器有LDA,QDA,SVM(support vector
machine)，重複第二步與第三步多次後取判對率的平均值。
結果不論是哪個分類器，結果都只有50%~60%，顯示對於未知的測試集，分類效果不好
想請問各位大大是不是有哪些地方需要改善還是有問題?
第一次發問，有少打什麼的還請多多指教
謝謝大家
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
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