容错粗糙主成分分析的属性约简方法

在分析大肠早癌荧光数据属性约简方法的基础上,提出一种基于容错关系信息熵的粗糙主成分属性约简方法.该方法首先针对数据的不完整特性,建立容错关系粗糙集模型.然后,引入随信息量减小而单调下降的信息熵,建立基于信息熵的容错关系粗糙集模型,并进行初步数据属性处理.最后,结合主成分分析方法,形成基于容错关系信息熵的粗糙主成分分析方法,在进行数据降维处理的同时提取数据特征.以大肠早癌荧光光谱为实验数据的分析处理结果表明,该方法可以有效地降低荧光光谱数据的处理维数,提取影响医疗诊断的特征数据,减少后续数据处理的复杂度.     

基于自适应主成分分析维度寻优的脑力负荷识别

脑力负荷识别对提高作业操作人员工作效率,减少人因事故具有重要意义。然而,由于脑电(electroencephalogram, EEG)信号的采集是由多通道脑电帽采集的,并且分布在各个频带上,因此经过特征提取得到的特征维度过高,造成后续识别模型复杂度过高。对此,通常使用主成分分析(principal component analysis, PCA)对高维特征向量进行降维处理,但是降维维度的取值很难确定。提出了一种基于主成分分析的自适应维度寻优方法,将实验数据集中的高维特征使用主成分分析降维到寻优维数范围内的各个维度,并将各个维度的分类精度绘制成维度—分类精度曲线,通过识别该曲线的“肘部”来确定该实验数据集的最优降维维度,并将该维度应用到同实验的其他实验数据上进行脑力负荷识别。结果表明,该方法可以准确识别出在同实验数据集中通用的最优降维维度,有效提高识别效率。     

基于模糊点数据的核主成分分析

在核主成分分析中,给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的核主成分分析.数值模拟表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响.同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

基于主成分分析和多核支持向量机的农业保险需求预测

为了探索中国农业保险需求评估的新模式,提出一种基于数据降维和多核支持向量机的农业保险需求预测方法;利用主成分分析进行数据降维,从农户经济条件因素、社会文化因素、地理环境因素和政府补贴因素4个方面的7个解释变量中提取出主要影响因子;采用权重的方式将局部和全局的核函数进行线性相加,组成多核支持向量机,实现农业保险需求预测....     

基于主成分分析法对影响能源消费因素的研究

能源是推动社会经济发展所必需的物质动力,但能源的过度消耗,会导致资源和环境无法承受,必须保持在一个相对合理的水平上。同时,能源消费与很多因素密切相关,但是无法一一列举,因此该文利用降维的思想,采用主成分分析法把多个影响参数转化为几个综合指标,确定了生产总值、能源消费构成、经济水平、产业结构、能源加工转换效率等5个主要影响因素综合指标。为探究他们与能源消耗之间存在的具体关系,该文利用数学建模的方法,建立多元回归模型,分析得出各因素与能源消耗的内在数学联系。     

基于主成分分析的交叉环境DEA模型的应用

定义一般环境交叉互评指数,并针对现有交叉数据包络分析（DEA）模型计算指数时未能体现整体数据信息的缺点,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）提出一种改进型交叉互评指数方法,使得每一个决策单元的评价向量依据其对评价矩阵中变异量的贡献度而赋予不同的权重;并筛除一些影响较小的信息,从而达到降维的目的,改善了交叉环境模型的评估效率。最后基于真实的能源投入与产出数据,对比传统交叉评价方法及改进型方法在计算能源效率结果上的异同。     

居民收入分配差距影响因素的主成分分析

我国的居民收入差距呈扩大的趋势,收入差距扩大将引发一系列社会问题,关系到社会的和谐稳定,因此居民收入分配问题受到普遍关注.通过应用主成分分析法对影响收入分配的因素做了分析,得出了影响收入分配因素的主成分分析的数学模型从而得到了影响收入分配差距的主要因素.并根据所得结果探讨了减小收入差距的对策,对缩小收入分配差距有一定的参考价值.     

基于主成分分析-孪生支持向量机的工业系统故障监测

为了改善现代工业系统故障检测和诊断的性能,提出一种基于主成分分析-孪生支持向量机挖掘的工业系统故障监测方法;采用多元统计的主成分分析方法对涉及的复杂故障变量进行降维,并对提取的主要故障变量进行判断,完成故障检测;将孪生支持向量机引入到故障类型的识别过程,结合主成分分析方法进行系统监测.结果表明,与加权K近邻、主成分分析...     

一种基于属性加权的朴素贝叶斯改进算法

朴素贝叶斯分类算法以其简单、高效等优点一直是分类算法的研究热点之一。但是它的条件独立性假设不能很好的表现多数现实应用中变量之间存在的依赖关系,从而影响它的分类效果。针对这一问题,提出了一种改进算法,该算法通过基于协方差和卡方拟合统计量的思想来确定权重系数。实验结果表明,与朴素贝叶斯算法相比,对于分类正确率有一定的提高。     

基于主成分和聚类分析的汽车行驶工况构建

基于城市汽车实际道路行驶采集的数据,运用主成分和K-means聚类分析,对汽车行驶工况进行构建并分析误差.首先,对5种类型的原始数据,依次进行时间不连续数据、尖点数据、毛刺噪声数据以及怠速异常数据等预处理;其次基于预处理后的数据,对运动学片段进行划分,同时引入14个相关的运动特征指标,采用主成分分析进行降维处理并选取了具有代表性的5个主成分,基于K-means聚类分析算法将其运动学片段按照拥堵路况、一般拥堵路况和通畅路况分为3类,再根据聚类结果选取最优工况片段,从而得到最终的工况曲线.最后,对汽车行驶工况与所采集数据源的各运动特征值进行误差分析,验证了所构建的汽车行驶工况的合理性.     

基于属性加权的不完全数模糊 c 均值聚类算法

针对现有的不完全数模糊聚类算法未考虑样本各维属性对聚类贡献不同的问题,提出了基于属性加权的不完全数模糊c均值聚类算法.利用ReliefF算法评价各维属性的重要程度,通过加权欧式距离将属性权重结合入聚类,并能实现在聚类迭代过程中的缺失属性、隶属度及聚类中心的一体化求解.实验结果表明,该算法强调了重要属性在不完全数模糊聚类中的作用,能够得到更为准确的聚类结果.     

基于独立成分分析的抑郁症脑网络属性分析

使用ICA与图论相结合的方法来研究抑郁症的脑网络拓扑属性差异可以为抑郁症的诊断提供依据。针对以ICA成分为节点构建的二值化网络中轻度抑郁症患者与正常人的传统属性差异不明显的问题,提出将二值化网络改进为加权网络,并引入信息维数这个属性。通过计算信息维数对比患者与正常人的显著差异,找到差异显著的独立成分,并进行溯源分析。实验结果表明,抑郁症患者的信息维数都明显高于正常人,说明抑郁症患者脑网络的复杂度更高,并且二者的差异显著脑区定位为左侧额叶中上回与左侧颞叶中回。     

主成分分析在化工生产操作优化条件中的应用

化工生产过程中对产量影响的因素很多，很难用直观的分析方法来解决，本文利用主成分分析方法对合成氨的新鲜气流量、合成塔进口压力、循环气H2的浓度．循环气CH4的浓度四个指标进行处理，选取两个主成分投影到二堆平面上，得出了合成氢操作的优化操作条件。     

基于模糊点数据的主成分分析

主成分分析是数据压缩和特征提取的非常有效的统计方法.在经典的主成分分析中,每个训练数据在构建主成分时的作用是相同的.然而,在许多实际问题中,每个训练数据的意义和作用是不同的,对于重要的数据我们应给予充分的重视,而对于不可信数据(可能是异常数据)应限制其作用.文中给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的主成分分析.数值实验表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响,同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

主成分估计的方差最优性

定义了一类新的降维估计类，证明了主成分估计这类降维估计中具有的几种方差最小性。     

基于双向二维加权主分量分析的面部表情识别

将二维主分量分析方法与加权的方法相结合,给出了一种双向二维加权主分量分析方法用于面部表情特征提取,该方法从水平和垂直两个方向对图像矩阵进行降维处理,大幅降低了所提取的特征数目;且考虑到面部不同部位包含不同的表情信息这一特点,对各个特征赋予不同的权重系数.经实验验证了该方法的有效性.     

一种改进的主成分分析特征抽取算法:YJ-MICPCA

针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过YeoJohnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布,并将PCA中计算协方差矩阵转化为计算MIC矩阵的平方,使其也能处理特征间存在的非线性关系。以UCI机器学习数据库中的11个数据集为实验对象,采用支持向量机、朴素贝叶斯模型、k近邻算法这3种分类器,比较了YJ-MICPCA与PCA及其他常用非线性降维方法LLE、Isomap、MSD、KPCA的降维效果和分类精度,结果表明YJ-MICPCA总体上优于其他几种算法。     

基于核主成分分析的话题跟踪系统

话题跟踪是信息处理中的一项重要技术,如何提取鲁棒的话题样本特征是其中的研究重点。针对样本中的话题偏移问题,提出一种基于核主成分分析的算法。该算法首先利用开发集的先验知识构建加权矩阵;然后采用核主成分分析对样本进行话题偏移补偿,从而有效地去除了话题偏移的影响,提升了样本特征的鲁棒性;最后通过K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)和Rocchio算法进行分类。在Fisher英文数据库的话题跟踪测试结果表明,相对于基线系统,该系统在检测代价上有15%～18%的相对降低。     

环境质量评价中的主成分分析与全局主成分分析方法

给出在环境质量评价中对即时性平面数据的主成分分析方法与对多维动态数据系统的全局主成分分析方法,着重介绍了对时序立体数据表进行立体式的综合与简化,并应用于具体的实例,得到很好的结果.这两种方法对环境质量的评价和治理工作都有积极的指导作用与重要的应用价值.     

主成分估计的方差最优性

定义了一类新的降维估计类,证明了主成分估计在这类降维估计中具有几种方差最小性。