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[期刊] 统计与决策
[作者]
朱红灿 陈星星
欧氏距离条件下的聚类分析没有考虑指标间的相关性,基于模型的聚类方法存在多重共线性影响参数稳定性等问题,针对上述问题,文章在欧式距离条件下对变量间具有相关性的数据样本进行聚类分析时,先构建变量间相关性结构的回归相关模型,再通过差分分析对变量间的多重共线进行消除,然后做聚类分析。并以1996—2011年9个省份城市教育投入情况进行聚类分析,结果表明,给出的聚类方法是有效的。
关键词：
相关性 聚类 差分分析 多重共线
[期刊] 情报科学
[作者]
刘江华
【目的/意义】非常态分布状态下,LDA主题模型的检索效果较差;在数据量较小的情况下LDA主题模型计算出来的正确率较低。【方法/过程】本文提出一种基于Kmeans聚类算法的LDA主题模型检索方法,本检索方法以Kmeans算法为基础,对文本主题进行聚类和语义相关度分析,避免了传统LDA主题模型存在的诸多缺陷。【结果/结论】实验结果显示,不论是一般还是多义主题关键词的检索,本文的LDA主题模型在耗时和准确率上均比本文列出的其他三种主题模型具有明显的优势,进一步验证了本文提出方法的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李劭珉 任燕燕
本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的方法计算复杂度低,蒙特卡洛模拟结果显示在数据量不大或者处理长面板数据时,2S-IVFEQR方法要优于传统的IVFEQR方法,且运算时间短。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李劭珉 任燕燕
本文将工具变量分位数回归模型(IVQR)应用到面板数据中,结合Canay对面板分位数回归的两步估计法以及Chernozhukov对IVQR模型的估计方法,提出了两步面板分位数工具变量估计法(2S-IVFEQR),并给出相应的参数估计。本文提出的方法较已有的方法计算复杂度低,蒙特卡洛模拟结果显示在数据量不大或者处理长面板数据时,2S-IVFEQR方法要优于传统的IVFEQR方法,且运算时间短。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑红艳 夏乐天
文章在G-Q检验的基础上,给出了一种针对多变量的推广的G-Q异方差检验方法,并通过实例分析说明了推广的G-Q异方差检验方法的可行性和有效性。
关键词：
线性回归 异方差检验 G-Q检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
储震 杨桂元
基于相关系数(向量夹角余弦、灰关联度)准则的广义加权组合评价是一类相关性的组合评价模型,它为研究组合评价方法提供了全新的思路。文章首先构建了基于相关系数(向量夹角余弦、灰关联度)准则的广义加权组合评价模型,并提出新的优性组合评价和冗余度等相关概念;然后探讨了冗余评价以及优性组合评价方法的存在性等性质定理;最后结合我国房地产泡沫测度实例,进一步验证该类方法的理论及实际应用价值。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
郭兆纲 胡振鹏
边缘点分析方法是为了研究金融数据中蕴含的历史事件之间的相关性而提出的一种创新方法。该方法基于重构相空间理论,通过探测金融数据的递归图中历史数据之间的相近程度,把时间序列中点与点之间的关系转化为历史事件之间的关系,实现探测影响金融市场任一时间区域的重大历史事件的目的。本文将此方法应用于中国股票市场的分析中,得到了影响市场发展的诸如邓小平南方谈话、《证券法》的颁布与实施等重大历史事件,结果与现实情况很吻合。该方法在研究思路上属于历史回溯法,不带任何假设条件,研究过程和结果的客观性很强,也可用于其他领域的混沌时间序列分析当中。
关键词：
金融市场 递归图 类分形结构 边缘点分析
[期刊] 情报学报
[作者]
高影繁 王峥 胡小荣 姚长青 梁娜
随着我国企业每年专利申请量的不断增多,一些专利申请乱象日渐显现:国家为专利申请制定了扶持与鼓励政策,有的企业为了争取这些政策奖励而胡乱申报或购买对于企业发展与利润提升无积极影响、且与企业主营产品无关的专利。在这种背景下,专利与企业相关性测度研究就成为一个有价值的研究课题。针对当前专利与企业相关性判断依赖领域专家的主观评价现状,提出一种专利与企业相关性的自动测度方法,为传统主观评价方法提供替代思路。采用信息论与深度学习方法进行专利的标引词识别,通过测度专利标引词在企业文本的映射程度来实现专利与企业相关性的自动量化。本研究对环保企业专利与企业相关性做整体评价判断,在任意选取的4325份环保领域专利中,有4065个一致性结果,260个不一致结果,其准确率达到94%,验证了本文方法的可行性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
姚晓红 高海燕 吕家奇 黄恒君
函数型数据多以多变量的形式出现,目前的多元函数型聚类方法常以数据贴合的方式进行处理,不能充分提取各变量的共同信息及不同变量间的互补信息。为了进一步提取各变量中蕴含的聚类特征信息,本文在多视角学习框架下讨论多元函数型数据的聚类方法:构建了一个能够将多元函数型数据生成过程和各视角数据聚类特征提取统一进行的目标函数;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了一个基于半非负矩阵分解的多元函数型聚类模型;给出了交替迭代更新的求解算法。模拟实验结果显示,与现有的多元函数型聚类方法相比较,该聚类方法的聚类性能显著提高;以北京市空气质量监测站点应用为例,其聚类结果表明,多视角方法在聚类精度和信息提取方面具有优势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
祝娜 尹俊华 翟羽佳
[目的/意义]作为科技创新的重要手段，技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义，文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法，以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例，首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集，计算技术相对相似度，基于AP聚类算法进行技术聚类；然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点，构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练，预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异，可以快速、客观地识别技术融合，为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。
关键词：
技术融合 深度学习 专利共类 预测方法
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
安中华 安琼
本文在模糊聚类分析中,引入多元统计分析的F—统计量和变化的显著性水平,用其优化分类,构造了一种求最优分类的方法。在满足F检验的分类中,最优分类所对应的显著性水平最小。此方法用犯错误的概率评价模糊分类的有效性,所得结果最佳。且此方法的自动化程度较高,不需用人工手段设定分类数。本文用此方法研究了一个实际问题的分类,所得效果较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赖芨宇 陈克明
文章基于类别数据集合引入质量和特征向量的概念;确定了计算类别型数据的相似度;给出聚类结果清晰度及其变化率的定义;提出一种对质量和特征向量有效聚类类别型数据的算法。
关键词：
类别型数据 聚类 质量 特征向量 清晰度
[期刊] 统计与决策
[作者]
余立凡 殷瑞飞
文章借助对应分析的基本思路实现了对Q型因子分析算法上的改进,得到了一种新的能够处理海量数据的聚类方法。通过算法分析,该方法的时间复杂度为样本容量的线性阶,这充分体现了其在算法效率上的优越性。最后,将该方法应用于上市公司板块分析中,并取得了较好的效果。
关键词：
因子分析 对应分析 聚类
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张大庆 徐再花
构造了一个描述数据集模糊划分结果是否清晰的度量。通过综合考虑数据集划分结果的清晰度、紧致性、分离度等因素,得到一个判别模糊聚类的最佳聚类数的有效性指标函数。这个有效性指标函数兼顾到数据集的模糊划分和数据集的几何结构特性,提高了判别结果的准确度。针对人工数据集与真实数据集进行了仿真试验,并与部分已有指标函数的试验结果进行比较,结果表明:所给出的有效性指标函数能够准确地判别试验中所使用的人工数据集与经典真实数据集的聚类数,并且误判率较低。
关键词：
聚类分析 模糊C-均值聚类 有效性指标
[期刊] 统计与决策
[作者]
周丽华 黄成泉 王林
针对经典模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法聚类数需预先指定的缺点,提出了一种能自动确定聚类数的自动模糊C均值(Automatic FCM,AFCM)聚类算法。通过引入聚类模糊隶属度基数到FCM聚类算法,实现了FCM聚类算法聚类数的自动获取。在随机生成的人工模拟数据数据集以及UCI机器学习数据集上的实验结果表明,AFCM算法能自动实现聚类数的确定。
关键词：
模糊聚类 模糊隶属度基数 聚类数
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