回归问题中相关特征子集与子空间的联合同步学习

论文将熵最优流形聚类扩展为熵最优流形回归（EOMR），用于非平稳、非线性回归中同步识别相关特征子集与子空间。摘要称其在线性扩展的迭代和内存复杂度下，在 Lorenz-96 混沌动力学及 Hasegawa-Wakatani 托卡马克等离子体数据上，预测误差和模型复杂度优于多类现有方法。