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[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] 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]
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] 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] 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]
梁宗平 韦国燕 覃思乾
根据定义计算区分矩阵时,会产生许多重复的元素,而这些重复元素对区分函数的计算没有作用。文章通过利用布尔代数的吸收律,提出了一种改进的算法,使得属性的约简得以简化。
关键词：
粗糙集理论 属性约简 区分矩阵 布尔代数
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈晓锋 殷瑞飞
文章在一个一般性的框架下研究了利用基函数展开进行函数型数据聚类的问题。在这个框架之下,大量传统的聚类方法都可以直接应用到函数型数据分析。另外,我们将Pearson相似系数引入函数型数据聚类分析,解决了欧式距离无法刻画曲线之间形态差异的问题。
关键词：
函数型数据 聚类分析 基函数
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈海龙 胡晓雪
函数型聚类分析在统计学领域被广泛关注，其分析过程通常在降维目标实现后进行。为了有效解决函数型主成分聚类问题，文章结合局部线性嵌入算法（Locally Linear Embedding,LLE）在非线性空间下的适用性，提出了一种局部线性下的函数型主成分分析模型（LLE Function Principle Component Analysis,LFPCA）。首先，采用函数型主成分分析法作为降维目标方法，改进了FPCA的算法模型，通过将LLE算法的权重系数矩阵与函数型主成分定义相结合，构建出一个适用于非线性空间下的聚类算法；其次，在求解算法的过程中定义了函数型主成分得分，并结合EM算法构建出GMM模型来近似函数型算法的概率密度函数，使模型更高效且适用性更强；最后，通过随机模拟实验及应用分析验证了LFPCA算法模型在真实数据集上具有良好的聚类效能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何慧
文章针对目前推荐算法中的数据稀疏性问题,基于商品类别属性和用户评分矩阵,建立了一种混合推荐算法。首先基于用户的购买行为和商品属性特征,利用高斯模型构建了商品类型偏好模型。然后基于用户的评分矩阵,利用矩阵分解建立用户对未评分商品的偏好预测模型。最后融合用户商品类型偏好和商品偏好,产生推荐结果。实验结果表明,与其他解决数据稀疏性的推荐算法相比,提出的算法不但可以显著的提高推荐精度,且可以有效的减少候选商品数量,提高计算效率。
[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.
[期刊] 统计研究
[作者]
王德青 刘晓葳 朱建平
函数型数据的稀疏性和无穷维特性使得传统聚类分析失效。针对此问题,本文在界定函数型数据概念与内涵的基础上提出了一种自适应迭代更新聚类分析。首先,基于数据参数信息实现无穷维函数空间向有限维多元空间的过渡;在此基础上,依据变量信息含量的差异构建自适应赋权聚类统计量,并依此为函数型数据的相似性测度进行初始类别划分;进一步,在给定阈值限制下,对所有函数的初始类别归属进行自适应迭代更新,将收敛的优化结果作为最终的类别划分。随机模拟和实证检验表明,与现有的同类函数型聚类分析相比,文中方法的分类正确率显著提高,体现了新方法的相对优良性和实际问题应用中的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王德青 朱建平 王洁丹
基于有限维离散数据的传统聚类分析并不能直接用于函数型数据的分类挖掘。本文针对函数型数据的稀疏性和无穷维特殊性展开讨论,在综合剖析现有函数型聚类方法优势与不足的基础上,依据聚类指标的信息量差异重构加权主成分距离为函数相似性测度,提出了一种函数型数据的自适应权重聚类分析。相对同类函数型聚类算法,新方法的核心优势在于:(1)自适应赋权的距离函数体现了聚类指标分类效率的差异,并且有充分的理论基础保证其必要性和客观合理性;(2)基于有限维离散数据的聚类实现了无限维连续函数的聚类,能够显著降低计算成本。实证检验表明,新方法的分类正确率明显提高,能够有效解决传统聚类算法极端情形下的失效问题,有着复杂函数型数...
[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。
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