何勝美

（廣東金融學(xué)院 金融數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣東廣州510521）

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)成了當(dāng)下研究的熱點(diǎn).高維作為大數(shù)據(jù)的主要特征，得到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注.在數(shù)據(jù)分析中，當(dāng)特征的維數(shù)超過樣本量，統(tǒng)計(jì)建模分析將面臨巨大的挑戰(zhàn).對(duì)于高維數(shù)據(jù)，涌現(xiàn)出來一批傾向于精確變量選擇的方法，例如 LASSO［1］，SCAD［2］，Elastic net［3］以及它們的各種擴(kuò)展［4-5］.但是，超高維時(shí)，上述變量選擇方法在計(jì)算成本，統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性以及算法的穩(wěn)定性上都遇到巨大挑戰(zhàn).Fan和Lv在線性模型假情況下，利用邊際皮爾森相關(guān)性對(duì)協(xié)變量做初步篩選，提出了確定性獨(dú)立篩選方法（SIS），證明在一定條件下該方法滿足確定篩選性質(zhì)，即模型所選變量集合包含全部真實(shí)變量的概率趨近于1，首次提出了變量篩選的概念［6］.隨之而來，各種以邊際效用為基礎(chǔ)的變量篩選方法相繼涌現(xiàn).比如線性與廣義線性模型上有基于最大邊際似然的篩選方法［7］和基于邊際經(jīng)驗(yàn)似然比的變量篩選方法［8］.非參數(shù)方法上有Fan等的基于b樣條估計(jì)邊際相關(guān)效用的非參數(shù)獨(dú)立篩選［9］、NIS，Li等的基于Kendall相關(guān)的變量篩選方法［10］、距離相關(guān)篩選方法［11］、球相關(guān)變量篩選方法［12］等.針對(duì)超高維判別分類問題，也有相關(guān)變量篩選方法出現(xiàn)，例如Ma 和 Zou 的 Kolmogorov filter（KF）［13］；Cui等的適用于多分類的穩(wěn)健特征篩選方法 MV-SIS［14］及其修正方法 AD-SIS［15］.

邊際思想讓變量篩選方法能夠?qū)Τ呔S模型進(jìn)行快速降維，但是它忽略了變量間可能存在的強(qiáng)相關(guān)性，進(jìn)而導(dǎo)致漏選重要變量或者錯(cuò)選不重要的變量.為解決這個(gè)問題，很多方法都提出了相應(yīng)的迭代篩選形式，例如 ISIS［6］，ISIRS［16］，DC-ISIS［17］，MBKR-ISIS［18］和 QC-ISIS［19］，但上述這些方法主要針對(duì)連續(xù)變量問題，對(duì)于超高維分類問題的變量篩選，相應(yīng)的迭代篩選還沒有得到充分的研究.

本文在Cui等人提出的MV-SIS［14］和He等人提出的AD-SIS［15］的研究基礎(chǔ)上，考慮超高維分類數(shù)據(jù)的判別分析的迭代變量篩選問題.結(jié)合Zhu等的思想［16］，提出了超高維判別分類問題中的迭代特征篩選方法MV-ISIS和AD-ISIS，并通過數(shù)值模擬，研究了這兩種方法的有限樣本效果.

1 迭代特征篩選方法

1.1 MV-SIS和AD-SIS

這里 F（y│X），是給定 X 的條件下 Y 的分布函數(shù).則若 j∈A，Xj為重要變量，反之，若 j?A，Xj為不重要變量.令F(x)=Pr(X≤x)是隨機(jī)變量X的分布函數(shù)，F(xiàn)r(x)=Pr(X≤x|Y=yr)是給定Y=yr的條件下，X的條件分布函數(shù)，以及pr=P(Y=yr)，Cui等人提出了：

來刻畫X與Y的依賴性［14］.顯然，MV（X│Y）=0當(dāng)且僅當(dāng)X與Y相互獨(dú)立.因此MV（X│Y）可以作為變量篩選指標(biāo).給定n個(gè)獨(dú)立同分布的樣本{(Xi,Yi),i=1,2,…,n}，Cui等提出了適用于超高維判別分析的變量篩選方法 MV-SIS［14］來求如下特征集合：

其中，d=［n/log(n)］，ω?k是第 k個(gè)變量相應(yīng)指標(biāo)的樣本估計(jì)，其具體計(jì)算如下：

對(duì)于厚尾數(shù)據(jù)，MV-SIS并不能很好反映條件分布函數(shù)與無條件分布函數(shù)在尾部的差異，He等通過引進(jìn)權(quán)重函數(shù)φ(F(x))=1/F(x)(1-F(x))對(duì)MV-SIS進(jìn)行修正，得到：

以及：

以此得到新的適用于判別分析的超高維特征篩選方法AD-SIS［15］.

1.2 迭代特征篩選MV-ISIS和AD-ISIS

MV-SIS和AD-SIS在數(shù)值模擬研究和實(shí)際數(shù)據(jù)研究中都顯示了不錯(cuò)效果.但是，二者都是基于某一邊際效應(yīng)指標(biāo)的特征篩選方法，忽略了變量間可能存在的強(qiáng)相關(guān)性，進(jìn)而可能導(dǎo)致漏選重要變量或者錯(cuò)選不重要的變量.類似于Zhu等的思想［16］，本文基于MV-SIS（AD-SIS）做如下迭代算法：

第一步，應(yīng)用變量篩選方法MV-SIS(或者AD-SIS)對(duì)觀測(cè)樣本(X,Y)進(jìn)行篩選，記這一步中篩選的變量.

第二步，記 X1=(X1A1,X2A1,…,XnA1)，顯然，X1是是 n×(p-|A1|)矩陣.然后，進(jìn)一步利用 MV-SIS(或者 AD-SIS)對(duì)新數(shù)據(jù)(Xnew,Y)進(jìn)行變量篩選，篩選出另外d2個(gè)特征，記為

第三步，更新A1=A1∪A2和d1=d1+d2，再重復(fù)第二步，直到篩選的變量達(dá)到預(yù)先給定的數(shù)量.最終篩選的變量集合設(shè)為A1，則變量數(shù)量為d=|A1|.

上述迭代篩選方法簡記為MV-ISIS和AD-ISIS.其中，通常設(shè)定d=[n/log(n)]，實(shí)際模擬中選擇d1=d2=5.另外，注意到與 Xnew不相關(guān)，因此，MV-ISIS(或者AD-ISIS)能在一定程度上解決變量間可能存在的強(qiáng)相關(guān)導(dǎo)致的漏選重要變量或者錯(cuò)選不重要的變量的問題.

2 數(shù)值模擬

下面通過蒙特卡羅模擬來評(píng)價(jià)迭代篩選算法MV-ISIS和AD-ISIS的效果.

例1 考慮其中，預(yù)測(cè)變量生成于正態(tài)分布 N(0p,Σ)的隨機(jī)向量，0p是 p 維零向量，Σ=(σij)p×p為協(xié)方差矩陣，滿足：（1）σij=1，i=1,2,…,i≠4；（3）σij=ρ，i≠j，j≠4 和 i≠4.ε 為誤差項(xiàng).按照下列規(guī)則離散化得到 Y：

顯然，該模型中，Y依賴于X1,X2,X3和X4，但是不難計(jì)算Cov(Y*,X4)=Cov(5X1+5X2+5X3-155Cov(X1,X4)+5Cov(X2,X4)+5Cov(X3,X4)-15=0.因此，Y*與X4是邊際獨(dú)立的，從而 Y 與 X4也是邊際獨(dú)立的.取 n=200，p=2 000，考慮以下情況：（1）ρ=0.5 和 0.8；（2）ε～N(0,1)和 ε～t(1).

分別利用MV-SIS，AD-SIS，MV-ISIS和AD-ISIS對(duì)生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行變量篩選，比較它們變量篩選的效果.通過500次獨(dú)立重復(fù)模擬，統(tǒng)計(jì)變量Xi正確篩選的頻率pi，i=1,2,3,4,同時(shí)4個(gè)變量同時(shí)正確篩選的頻率pa，結(jié)果如表1和表2所示.

表1 例1中誤差項(xiàng) ε～N（0，1）情形下模擬數(shù)據(jù)變量篩選結(jié)果

表2 例1中誤差項(xiàng)ε～t（1）情形下模擬數(shù)據(jù)變量篩選結(jié)果

表1和表2結(jié)果表明，MV-SIS和AD-SIS的變量篩選結(jié)果受到變量間的相關(guān)性影響較大，當(dāng)變量間相關(guān)系數(shù)由0.5增長到0.8時(shí)，變量X1，X2和X3被正確篩選的頻率有較大的下滑（無論誤差項(xiàng)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)情形還是t(1)分布情形）.而迭代篩選算法有效的解決了上述問題，尤其是對(duì)于p=0.8高相關(guān)的情況，MV-ISIS（AD-ISIS）大幅度提高了變量X1、X2和X3被正確篩選的頻率.例如在表2中，當(dāng)p=0.8時(shí)，MV-SIS和ADSIS對(duì)第一個(gè)變量篩選的概率p1只有0.690和0.712，但迭代方法的結(jié)果有了較大提升，MV-ISIS和AD-ISIS均為為0.998，其它情況也都有類似的結(jié)果.而對(duì)于X4的篩選，由于X4與類別變量Y邊際獨(dú)立，MV-SIS和AD-SIS在各種情況下都未能正確的將X4篩選出來，相應(yīng)的概率p4都為零，從而導(dǎo)致4個(gè)變量全部被正確篩選的概率pa全為零.而兩種迭代篩選方法得到了滿意的結(jié)果.表2結(jié)果顯示，在誤差項(xiàng)，ε～t(1),p=0.8時(shí)，MV-ISIS和AD-ISIS對(duì)應(yīng)的p4分別從零上升到了0.864和0.918，相應(yīng)的pa也從零分別提高到了0.864和0.918.

3 結(jié)語

本文研究了超高維判別分類問題中的迭代變量篩選問題，針對(duì)以往邊際篩選方法忽略了變量間可能存在的強(qiáng)相關(guān)性，進(jìn)而可能導(dǎo)致漏選重要變量或者錯(cuò)選不重要的變量的問題，提出了兩種迭代穩(wěn)健變量篩選方法MV-ISIS和AD-ISIS，并通過數(shù)值模擬，討論了這兩種方法在有限樣本上的效果.模擬結(jié)果表明，在判別分類模型中，某些不重要變量與重要變量高度相關(guān)，而其他重要變量與類別變量的相關(guān)性較弱；或者某些變量與類別變量邊際相關(guān)性較弱，但聯(lián)合相關(guān)性又較強(qiáng)時(shí)，MV-ISIS（或者AD-ISIS）能大幅提高原始方法MV-SIS（AD-SIS）的變量篩選效果.