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作者：王敏;张文健;吴云顺;
单位：贵州师范大学数学科学学院;
摘要：文章提出结合主成分分析（PCA）与剪枝精确线性时间算法（PELT）的PPELT算法：通过PCA降维，依据主成分特征值确定数据变异性贡献度并将其转化为维度权重，重构分段数据拟合代价函数以提升变点识别敏感性，适配PELT剪枝逻辑剔除无效候选变点。基于一维自回归模型序列、野生型果蝇基因表达数据、标普500指数数据进行实验验证，与PL散度算法进行对比发现，PPELT算法在准确性与敏感性上优于PL散度算法，尤其适用于复杂数据处理，为金融、生命科学、信号处理领域的变点检测提供了可靠方案。
关键词：PPELT算法;;PL散度;;密度比估计算法;;核回归
基金资助：国家自然科学基金资助项目（32260225）;; 贵州省教育厅自然科学研究资助项目（黔教技[2023]011）
