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[期刊] 统计与决策  [作者] 张帆  李林  
数据分类是统计学的重要组成部分,为统计与决策提供高质量的数据支撑。半监督学习作为重要的数据分类方法,近年来被广泛研究,文章提出了一种基于非负矩阵分解与调和函数的半监督学习方法(NMF-HF)。首先,对原始数据矩阵进行非负矩阵分解(NMF)从而得到特征矩阵,利用调和函数(HF)的性质对原始数据进行数据分类,最后将该方法(NMF-HF)与经典分类方法进行分类准确率对比,得到的实验结果证明了NMF-HF的高效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王丙参   魏艳华   李旭  
非负函数型数据可以不等间隔观测,在理论和实践中应用广泛,对其进行聚类可以更好地探索客观规律。文章利用位置积分变换将函数型数据转化为高维向量,再通过非负矩阵分解(NMF)将其转化为低维向量,以此构建函数型聚类算法。针对基于NMF的函数型谱聚类算法,给出了确定聚类个数K的两种方法:一种是根据Laplacian矩阵的特征值确定K;另一种是构建新评价指标,通过搜索确定K。数值实验结果显示:基于位置积分变换和NMF的函数型聚类算法有效,对函数结构要求宽松,但需限制函数取值为正;NMF的秩可通过cophenetic相关系数确定,建议取较小的值,以剔除类的冗余特征。在确定谱聚类的聚类个数K时,建议对降维后的数据进行标准化处理,以缩小样本间的距离变化范围;聚类个数变点图直观有效,再结合特征值差分法确定K很有参考价值,建议阈值取[0.05,0.08];根据吻合度与相似比确定K的方法有效且简单易懂。
[期刊] 统计与决策  [作者] 薛娇  傅德印  韩海波  高海燕  
随着数据采集密集化程度的提高,不同领域产生了大量具备曲线特征的函数型数据。这类数据具有多源性和多态性特征,且其离散采样点通常呈现大规模缺失、取值非负的特点。文章针对非负函数型数据的缺失处理展开讨论:在梳理了单视角和多视角数据插补方法的基础上,引入非负约束,采用函数型数据分析方法,试图将非负矩阵分解、多视角学习以及矩阵填充进行融合,构造一种基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法,并给出了交替迭代更新求解算法。模拟和实例数据修复表明,与现有的单视角函数型数据填充方法相比,新方法不仅具有较好的数据修复效果,而且具备明显的计算时间优势。
[期刊] 工业工程  [作者] 姚池  潘尔顺  
针对电商网站中的大量非结构化、无标注的用户评论文本,运用两视图半监督学习方法对其进行分类,识别出涉及产品质量问题的内容,从而挖掘出其中隐含的产品质量缺陷与隐患。综合考虑词汇、情感、领域等多方面特征,构建文本特征视图和非文本特征视图,采用Co-training协同训练算法,依据是否涉及质量问题对评论进行分类。以电热水壶为例,爬取电商网站的评论数据进行实证分析。结果显示,本文方法的分类F1值和AUC值分别为82.18%和86.24%,相比于单视图监督学习分类器具有显著提升。
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 郝红  徐常青  张新平  
为研究非负矩阵分解(NMF)算法的优越性,将此方法应用于航拍图像的信息提取。在对航拍图像进行信息提取时,与传统的主成分分析方法进行了比较。通过选取不同的特征值r与Eignum进行实验。结果表明:当r=20,50时,应用本研究算法的运行时间小于Eignum=20,50时主成分分析的运行时间;并对r=50,Eignum=50时进行了识别率比较,应用此方法的识别率更高,证明了非负矩阵分解算法在航拍图像应用中的时间短、识别率高的优越性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 高海燕   马文娟   薛娇  
对实时车辆流量、平均车道占用率等各种交通监控数据的完整获取,是建设智能交通系统、提高交通管理运行效率的重要基础。文章提出一种融合类信息的函数型矩阵填充方法(Functional Matrix Completion Method with Class Information,CFMC)。在函数型数据分析框架下,基于非负矩阵分解构造函数型矩阵填充模型,在此基础上通过聚类划分引入样本类信息,借助类内样本相关性插补缺失值,并采用自加权集成学习算法动态赋权计算得到最终插补值。在公共交通数据集PeMS上进行插补实验,结果表明:当缺失率为15%~70%时,CFMC方法相较于K近邻算法、MICE、PACE等10种插补方法,均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了10.75%~81.69%、0.34%~84.48%和12.5%~81.08%,且耗时可控。所提CFMC方法插补精度高、鲁棒性好,能够保证插补的有效性和准确性。
[期刊] 软科学  [作者] 黄静  薛书田  肖进  
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 张杰  李琳  朱阁  
金融机构结合消费者和商业信息来为企业进行信用打分.我国的企业特别是小微企业信用信息少,造成了只有少量企业拥有信用信息,而大量企业没有信用信息的局面.半监督支持向量机可以利用标记数据和未标记数据进行学习,同时可以克服信用数据类别不均衡和样本信息不足等问题.由于半监督支持向量机的参数对算法效果有较大影响,实际参数选取往往根据经验所得.为此提出了一种利用模拟退火(SA)优化基于确定性退火半监督支持向量机(DAS3VM)参数的SAS3VM算法.该算法在少量有标记信用数据的基础上,利用大量无标记信用数据辅助学习,使用模拟退火寻找最优参数.最后在两组企业信用数据集和三组个人信用数据集上进行对比实验,结果表明,半监督学习方法(DAS3VM和SAS3VM)优于监督学习方法,SAS3VM在准确率上比DAS3VM最大提升了13.108%.
[期刊] 图书情报工作  [作者] 郭利强  
针对网络博客空间中垃圾评论泛滥的问题,给出一种半监督学习式网络垃圾评论检测方案。基于评论内容的统计分析,设计相关度、词组重复率、超链接数目、内容淫秽度、句子长度共5个特征指标,给出网络垃圾评论检测系统的框架,并进行实验验证。实验结果表明,本方法能有效检测出网络博客空间中的垃圾评论,具有较好的应用价值。
[期刊] 软科学  [作者] 黄静  薛书田  肖进  
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 西日古力  吴黎军  
文章在熵损失函数下,通过计算得到了广义线性混合模型协方差矩阵谱分解估计的风险函数;研究了广义线性混合模型协方差的谱分解估计在一定估计类中的优良性;最终证明了在熵损失函数下,由最小二乘理论得到的无偏估计优于其他两个有偏估计。
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 谭思琪  陈力  王卫东  
在过去几年中,半监督学习(SSL)已经应用于许多实际应用。最近,分布式图半监督学习(DGSSL)已显示出良好的性能。当前的DGSSL算法通常存在图构造效率低和掉队效应的问题。本文提出了一种新的编码DGSSL(CDGSSL)来解决这些问题。我们首先提供了一种新的矩阵完成的并行分布式解决方案,用于高效的图构造。然后,我们基于编码理论开发了CDGSSL算法。具体而言,所提出的算法由两部分组成,我们分别基于最大距离可分离(MDS)码进行设计。总的来说,所提出的编码分布式算法是有效的和抗掉队的。此外,我们还为所提出的算法提供了最优参数设计。在阿里云弹性计算服务(ECS)上的实验结果证明了该算法的优越性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 张倩  刘怀亮  
为了解决基于向量空间模型构建短文本分类器时造成的文本结构信息的缺失以及大量样本存在的标注瓶颈问题,提出一种基于图结构的半监督学习分类方法,这种方法既能保留短文本的结构语义关系,又能实现未标注样本的充分利用,提高分类器的性能。通过引入半监督学习的思想,将数量规模较大的未标注样本与少量已标注样本相结合进行基于图结构的自训练学习,不断迭代实现训练样本集的扩充,从而构建最终短文本分类器。经对比实验证明,这种方法能够获得较好的分类效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王丙参  刘东  魏艳华  
文章通过拉直运算将复杂数据转化为高维向量,再利用非负矩阵分解(NMF)将其转化为低维向量,构造新的NMF评价法,对低维向量直接系统聚类,以低维向量取值之和作为综合得分并进行排序。基于京津冀地区2012—2019年的数据,选取7个评价指标,利用NMF评价法进行聚类、排序,利用变异系数、CVX、Gini系数度量地区差异,并以京津冀灯光数据佐证相关研究。结果表明:NMF评价法简单有效,适用数据类型广,关于秩p稳健性好,且综合得分取值非负更便于度量不平等程度;我国经济系统稳定,京津冀各地区在不同时期依经济水平排名稳定,变化较小,北京、天津、唐山稳居前三;天津、承德的经济发展形势严峻,经济水平有一定幅度下降,京津冀地区其他城市的经济水平都有逐期提高,其中北京、石家庄、廊坊、沧州提升幅度较大,保定在2018年与2019年提升幅度也较大;京津冀经济发展水平上的地区各城市差异显著存在,但差距具有缩小趋势;灯光DN值与综合得分相关性很高,可从侧面客观度量地区经济发展水平。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 王淑琴  王永丽  孙志鹏  胡子璇  边新新  贺国平  
现实生活中,由于运动模糊、光学模糊等因素的影响,获取的图像往往是模糊、不完整的,即图像内容质量下降、细节特征被掩盖,从而影响图像的视觉效果及应用.矩阵补全(Matrix Completion, MC)的目的是将获得的模糊、不完整图像以最大的保真度恢复出完整清晰的图像.该文采用gamma范数代替传统的核范数作为秩函数的非凸近似,与核范数比较,gamma范数大大减弱了大奇异值的贡献,使得较小奇异值的贡献接近零;同时引入全变差(Total Variation, TV)正则项保留图像本身真实的边缘信息和细节信息,从而避免恢复出的图像过度光滑;接着,应用增广拉格朗日乘子法求解模型;最后,通过数值实验验证文章提出的算法较现有求解矩阵补全的算法更高效.
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