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中国区域创新能力静态分析——基于自适应赋权主成分聚类模型 被引量：17
1
作者 朱建平 王德青 方匡南 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2013年第5期761-768,共8页
本文在对经典聚类模型和现有改进聚类模型优点与不足剖析的基础上,通过定义客观加权主成分距离为分类统计量,提出了一种自适应赋权的主成分聚类模型。与现有同类方法相比,新模型克服了指标之间的高度共线性,能够对指标重要性的客观差异... 本文在对经典聚类模型和现有改进聚类模型优点与不足剖析的基础上,通过定义客观加权主成分距离为分类统计量,提出了一种自适应赋权的主成分聚类模型。与现有同类方法相比,新模型克服了指标之间的高度共线性,能够对指标重要性的客观差异进行自适应赋权,每一步都有充分的理论保证其必要性、合理性.应用加权主成分聚类对中国区域创新能力进行集团划分,分类结果的可解释性明显提高,统计检验效果显著,所得的结论对了解和推动中国区域创新能力发展具有借鉴意义。 展开更多
关键词 分类 自适应赋权 加权主成分聚类 区域创新能力
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基于自适应权重的函数型数据聚类方法研究 被引量：14
2
作者 王德青 朱建平 王洁丹 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2015年第1期84-92,共9页
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... 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,有着复杂函数型数据分类问题下的灵活性和普遍适用性。 展开更多
关键词 函数型数据 主成分聚类分析 自适应赋权 极端情形
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基于XGBoost-SVR组合模型的高速公路建造碳排放量预测方法研究
3
作者 林宇亮 熊锦江 +1 位作者 邢浩 宁曦 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2588-2599,共12页
开展高速公路碳排放量预测是实现交通领域节能减排的重要内容之一。选取高速公路建设中影响碳排放的路基长度、路面面积、桥梁长度、隧道长度等14个参数,采用生命周期评价法(LCA)对高速公路建造碳排放量进行核算,获得80个高速公路碳排... 开展高速公路碳排放量预测是实现交通领域节能减排的重要内容之一。选取高速公路建设中影响碳排放的路基长度、路面面积、桥梁长度、隧道长度等14个参数,采用生命周期评价法(LCA)对高速公路建造碳排放量进行核算,获得80个高速公路碳排放样本,并对碳排放量影响参数的重要性进行分析。通过等值赋权、残差赋权和自适应赋权3种赋权组合方式,建立XGBoost-SVR机器学习组合模型。结合高速公路碳排放样本,通过XGBoost-SVR组合模型训练得到碳排放量预测结果。基于误差和相关指数分析,对3种赋权方式的组合模型预测结果进行评判,并与单机器学习模型结果进行对比。研究结果表明:XGBoostSVR组合模型融合了XGBoost和SVR模型的优点,其预测效果明显优于单机器学习模型的预测效果;对比等值赋权、残差赋权和自适应赋权,基于自适应赋权的XGBoost-SVR模型预测精度最高,建议应用于高速公路建造碳排放量预测。 展开更多
关键词 高速公路 碳排放量预测 组合模型 自适应赋权
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基于不同聚类分析方法的卷烟叶组配方模块分类
4
作者 褚旭 许强 +5 位作者 殷瑜东 赵勇 韦刚 周永建 宋松 胡宗玉 《江苏农业科学》 北大核心 2023年第15期149-154,共6页
为辨析不同聚类分析方法在卷烟叶组配方模块中的分类效果,以不同配方模块烟叶的10项感官指标为研究对象,在利用因子分析提取主成分的基础上,通过3种聚类分析方法对不同配方模块进行分类,并对分类结果进行比较和统计检验。结果表明不同... 为辨析不同聚类分析方法在卷烟叶组配方模块中的分类效果,以不同配方模块烟叶的10项感官指标为研究对象,在利用因子分析提取主成分的基础上,通过3种聚类分析方法对不同配方模块进行分类,并对分类结果进行比较和统计检验。结果表明不同配方模块烟叶的差异规律各不相同,说明烟叶感官质量的不同指标间存在高度的信息重叠。因子分析共提取2个主成分因子,累计方差贡献率为81.96%,特征值分别为7.02、1.18。3种聚类分析方法的分类结果不尽相同,其中加权主成分距离聚类的分类效果最佳,错分率为6.67%;加权主成分聚类次之,错分率为10.83%;一般主成分聚类的分类效果最差,错分率达到18.33%。统计检验结果表明,加权主成分距离聚类的F检验均值最大(98.17),加权主成分聚类次之(91.05),一般主成分聚类F检验的均值最低,为70.14。加权主成分距离聚类的分类效果优于其他2类聚类方法,分类结果的统计检验结果更好,适合不同卷烟配方模块的分类研究。 展开更多
关键词 卷烟叶组 配方模块 聚类分析 自适应赋权
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函数型自适应权重聚类分析的再拓展 被引量：4
5
作者 王德青 刘晓葳 朱建平 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2016年第1期81-88,共8页
离散视角下,函数型自适应权重聚类的有效性取决于基函数的最优选择,目前尚无客观统一准则。基于随机过程的Karhunen-Loeve展开定理,本文对函数型自适应权重聚类分析进行了连续视角的进一步拓展。相对现有同类函数型数据聚类分析,拓展模... 离散视角下,函数型自适应权重聚类的有效性取决于基函数的最优选择,目前尚无客观统一准则。基于随机过程的Karhunen-Loeve展开定理,本文对函数型自适应权重聚类分析进行了连续视角的进一步拓展。相对现有同类函数型数据聚类分析,拓展模型的核心优势在于:(1)基于Karhunen-Loeve展开实现了函数空间向多元统计空间的过渡,避免了人为选择基函数的主观任意性;(2)依据变量重要程度重构自适应权重距离为函数之间的相似性测度,并有充分的理论基础保证其必要性、合理性;(3)在充分保留原始数据信息的前提下,能够应用经典的有限维多元分析方法解决无限维的函数型聚类问题。实证检验表明,新模型能够降低聚类过程的计算成本,显著提升分类正确率、稳健性和普遍适用性。 展开更多
关键词 函数型数据 聚类分析 Karhunen-Loeve展开 自适应赋权
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基于形态距离及自适应权重的相似性度量 被引量：1
6
作者 曹洋洋 林意 +1 位作者 王智博 鲍国强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2638-2642,2647,共6页
针对传统的动态时间弯曲算法的性能容易受到离群点以及局部噪声点的影响,同时对于复杂数据的处理能力较差,提出基于形态距离及自适应权重的相似性度量算法。该算法首先利用l1趋势滤波对原始待比较序列进行降维、压缩;其次引入形态距离... 针对传统的动态时间弯曲算法的性能容易受到离群点以及局部噪声点的影响,同时对于复杂数据的处理能力较差,提出基于形态距离及自适应权重的相似性度量算法。该算法首先利用l1趋势滤波对原始待比较序列进行降维、压缩;其次引入形态距离计算两时间序列的距离矩阵;最后利用自适应赋权的距离函数抽取出各个子序列所含的信息量差异并结合动态时间弯曲完成最终时间序列相似度量。实验表明,该算法有更强的鲁棒性,能够更好地利用序列的形态特征完成宏观的相似性度量,同时在处理复杂数据时更加精确、高效、稳定。 展开更多
关键词 时间序列 相似性度量 动态时间弯曲 形态距离 自适应赋权
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