贪心算法的地理加权回归特征变量选择方法An approach of characteristics variable selection of geographically weighted regression based on greedy algorithm
赵阳阳,刘纪平,张福浩,仇阿根
摘要(Abstract)：
针对建立地理加权回归(GWR)模型时,无法直接应用普通线性回归(OLR)常用的特征变量选择方法,且计算过程较复杂的问题,该文基于贪心算法原理,通过引入Akaike信息法则,设计了适用于GWR的特征变量选择方法:逐个引入或删除特征变量,判断该变量对模型置信水平影响程度,根据评价准则决定该变量的取舍,最终实现模型外没有关系强的变量、模型内没有关系弱的变量。实验结果表明,比较基于OLR的逐步回归、向前引入法和向后删除法3种方法选择变量建立模型,向前引入法优于向后剔除法,两者都优于基于OLR的逐步回归法,更适用于GWR分析。
关键词(KeyWords)： 特征变量选择;地理加权回归;贪心算法;人口影响因素
基金项目(Foundation): 公益性行业科研专项(201512032);; 中国测绘科学研究院基本科研项目(7771414);; 基础测绘项目(201512027)
作者(Author): 赵阳阳,刘纪平,张福浩,仇阿根
DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.07.009
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