新的随机森林框架增强了成分数据分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

研究人员开发了一种新的随机森林框架，用于分析成分数据，该数据可以通过三种方式表示：直接在单纯形上、在对数比坐标中，或作为单位球面上的定向数据。该框架使用对数似然增益作为其分裂标准，并引入了两种新颖的分布：用于定向数据的切线正态（TN）分布和用于对数比坐标的多元对数正态分布。与现有方法相比，这些分布允许更灵活的协方差结构，并且模拟表明，根据数据的协方差结构，TN森林通常是最准确的。 AI

影响引入了新颖的统计方法，可以提高成分数据分析的机器学习模型的准确性和灵活性。

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