高维少样本数据的特征压缩

针对一类高维少样本数据的特点,给出了广义小样本概念,对广义小样本进行信息特征压缩：特征提取（降维）和特征选择（选维）。首先介绍基于主成分分析（PCA）的无监督与基于偏最小二乘（PLS）的有监督的特征提取方法;其次通过分析第一成分结构,提出基于PCA与PLS的新的全局特征选择方法,并进一步提出基于PLS的递归特征排除法（PLS-RFE）;最后针对MIT AML/ALL的分类问题,实现基于PCA与PLS的特征选择和特征提取,以及PLS-RFE特征选择与比较,达到广义小样本信息特征压缩的目的。