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MWPCR: Multiscale Weighted Principal Component Regression for High-Dimensional Prediction

Hongtu Zhu · Dan Shen · Xuewei Peng · Leo Yufeng Liu刊期 2017-07-03 · 卷 112（519）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

MWPCR：用于高维预测的多尺度加权主成分回归AI 解读

We propose a multiscale weighted principal component regression (MWPCR) framework for the use of high dimensional features with strong spatial features (e.g., smoothness and correlation) to predict an outcome variable, such as disease status. This development is motivated by identifying imaging biomarkers that could potentially aid detection, diagnosis, assessment of prognosis, prediction of response to treatment, and monitoring of disease status, among many others. The…

因子模型高维与机器学习空间与网络
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