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近日，統(tǒng)計(jì)學(xué)頂級(jí)期刊

論文提出一種新型充分降維方法Weighted Inverse Regression Ensemble (WIRE)。該方法首次解決了因變量為一般度量空間情形下的降維問題?；谠偕讼柌胤椒?，作者進(jìn)一步定義了一類新型的算子，并構(gòu)建了度量空間中的非線性充分降維方法。同時(shí)，作者還建立了線性及非線性WIRE降維方法的統(tǒng)計(jì)收斂理論。

左圖：面部表情圖像

右圖：非線性WIRE方法的降維表達(dá)

作者所提出的WIRE方法能夠廣泛的被應(yīng)用于因變量具有復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如人口死亡率數(shù)據(jù)和腦核磁共振圖像等，同時(shí)也能處理分類問題，如多標(biāo)簽人臉表情數(shù)據(jù)以及酵母基因分類等。

統(tǒng)計(jì)學(xué)人才培養(yǎng)始終致力通過(guò)“卓越學(xué)術(shù)”推進(jìn)“卓越育人”體系建設(shè)，鑄就特色統(tǒng)計(jì)學(xué)育人與科研高地。近年來(lái)，研究生劉洋、談凱、應(yīng)超作為第一作者，先后于統(tǒng)計(jì)學(xué)頂級(jí)期刊