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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李家琦
本文介绍了一个有效的处理高维变点问题的方法。我们先将数据矩阵使用主成分分析的方法投影到低维空间,然后再利用传统变点的方法来进行估计。在变点个数未知时,我们使用交叉核实的方法来估计变点个数。在数值模拟研究中,我们将新方法同一些已有的方法进行了比较,在估计的准确度和计算时间等方面都要优于其他方法。
关键词：
高维变点检测 主成分分析 交叉核实
[期刊] 财贸经济
[作者]
严剑峰
为了缩小地区间的经济社会发展差距 ,实现各个地区间的财政均等化 ,中央政府会运用横向均等化财政转移支付的手段。但如何分配横向均等化财政转移支付的数额呢 ?本文先运用主成分分析方法对各个地区的经济社会发展和公共服务水平进行综合评价 ,在此基础上建立横向均等化财政转移支付的分配公式 ,提出了一个如何分配横向均等化财政转移支付的解决思路。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋丽萍 王建芳 刘芮
借助主成分分析,以PLoS ONE的Article-Level Metrics为数据源对物理学、化学、社会学、免疫学四学科的科学评价主要维度进行解析。分析表明一维空间的科学评价在覆盖50%信息的同时将损失其余的50%,3个维度才能以80%的精度描述论文的学术影响力,进而将科学评价的3个维度分别命名为引用维、共享维与利用维,从而说明以引用为基础的传统科学评价的片面性,并揭示科学评价的多维构成。
[期刊] 软科学
[作者]
刘盾 胡培 何鹏
考虑到实际经济管理信息系统中属性的冗余性和决策属性难以获得的困难,将粗集理论引入到因子分析和主成分分析中,首先利用因子分析对指标进行降维,然后利用主成分分析计算综合评价值来构造信息系统的决策属性,进而提出一种基于因子分析和主成分分析的粗集决策方法,并通过粗集理论来获取系统中的有用信息。最终,实证分析验证了本方法的有效性和合理性。
关键词：
粗集理论 因子分析 主成分分析 决策表
[期刊] 统计研究
[作者]
白雪梅，赵松山
对主成分分析综合评价方法若干问题的探讨白雪梅，赵松山主成分分析法在社会经济统计分析中的应用越来越广泛，随之也产生了一些值得注意和研究的问题。本文对应用主成分分析进行综合评价时遇到的若干问题进行深入讨论。一、主成分分析与因子分析的联系与区别相当数量的应...
[期刊] 统计与决策
[作者]
周洋 侯淑婧 宗科
文章采用主成分分析方法对山东近五年的区域生态经济效益进行分析、评价,旨在构建较为全面、具体、可操作性强的效益评价指标体系,并针对各影响因素提出相关建议,为下一步提高山东区域生态经济效益奠定良好基础,以促进经济、社会、生态的协调发展,加快区域经济建设的步伐,加快实现我国"青山绿水、美丽家园"的美好愿景。
关键词：
区域经济 生态经济效益 主成分分析
[期刊] 华东经济管理
[作者]
万伦来 干俊峰 余晓钰
时序全局主成分分析法是经典的主成分分析法和时间序列分析法的结合,可以用来了解系统的总体水平随时间的变化轨迹。文章编写了一个Matlab函数来实现时序全局主成分分析法的全部运算过程,并对安徽省国民经济的发展态势进行了动态分析。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何桢 张迎冬
将主成分分析法与双响应曲面法相结合,提出了一种同时优化响应均值和标准差的多响应优化方法。通过主成分分析,将多个响应的位置和散布特性值转化为主成分综合得分,并以二者的加权和作为优化指标,克服了传统的多响应优化方法只考虑响应均值的不足,将响应的标准差也纳入优化范畴,实现优化的稳健性。实例表明,该方法充分考虑了响应标准差对优化结果的影响,优化结果得到一定改善。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
苏木亚 郭崇慧
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔庆安
能源需求预测具有影响因素多、自相关性显著等特点,传统的时序建模和机理建模方法效果有限。文章首先对支持向量机模型进行改进,在其中加入时序动态因子,形成新的拟合模型;而后采用主成分分析来降低预测模型输入因子的维度,并将上年度能源需求的历史数据作为时序变量反馈引入模型,再利用支持向量机在小样本条件下建立能源需求的预测模型。对1997~2011年能源需求预测的实证研究表明,所提方法的拟合与预测性能均优于现有方法,说明了方法的有效性与优势。
关键词：
能源需求 预测 主成分分析 支持向量机
[期刊] 改革与战略
[作者]
王一平
上市公司是我国的绩优公司,对上市公司财务实力进行定量分析具有重要的现实意义。文章详细介绍主成分分析法的基本模型思想和解决问题思路,并构建了上市公司财务实力评价指标体系,进一步指出主成分分析法在上市公司财务实力定量评价中的具体运用以及怎样去对比和分析计算结果,总结了主成分分析法在上市公司财务实力定量评价中的优缺点并进行展望。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘文博 梁盛楠 董小刚
目前众多数据具有高维度特点，含有大量与类别标签无关的特征。直接应用机器学习方法对其进行分类，不仅会消耗大量的时间，而且难以获得较好的分类性能。针对该问题，文章提出一种基于加权核主成分分析（WKPCA）的维度约简算法，依据核矩阵特征值构造核函数权重，将多个核函数进行组合加权，进而达到特征降维的目的；为了提高WKPCA的维度约简效率，构造了t类核函数并且给出了相应的理论证明；以支持向量机、随机森林和朴素贝叶斯为分类器，对6个真实的数据集进行试验分析，结果表明与全变量模型、线性主成分降维以及单个核函数降维相比，WKPCA维度约简算法可以有效提高目前主流机器学习方法的分类预测性能。
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