基于稀疏表示的财务数据集判别分析维数压缩模型构建

摘要

企业财务数据较为庞大,不利于数据存储与管理,因此构建基于稀疏表示的财务数据集判别分析维数压缩模型,实现财务数据的降维处理。使用扩展主元分析算法中范式约束优化稀疏表示模型,获得财务数据测试样本的稀疏数据集。引入迹比率优化主元分析方法,以稀疏数据集作为目标数据,使用优化后的迹比率主元分析法提取该稀疏数据集相对于背景财务数据的低维表示,实现财务数据集判别分析维数压缩。试验通过特征提取效果评价维数压缩效果,该模型能够实现海量财务数据的降维,针对不同类型的财务数据,均能呈现出较好的特征提取精度与贡献度,具有较高可信赖性与连续性。财务数据集大小为2000维时,该模型的压缩能力最佳。