河南省各地区农业经济评价——基于聚类和主成分分析

综合历史文献和河南省的基础状况,提出了评价河南省农业的8项指标,综合运用主成分分析法和聚类分析法,把河南省18个市的农业发展状况划分为3个梯度,并对每一个梯度提出相应的发展策略,为河南省各地区农业的快速发展做出理论支持。     

基于主成分的河西地区县域经济差异研究

以河西地区20个县域的统计数据为基础,采用主成分分析法,对1990~2009年间河西县域经济实力进行评价和空间差异分析。结果表明,河西地区县域经济呈现出由东到西的梯次差异,西段县域经济实力要高于中段,中段又要高于东段,但是,河西地区东西段县域经济实力整体有所下降,而中段县域经济整体有所上升。此外,综合指数高的县区经济实力呈现出提高的趋势,而综合指数低的县区经济实力呈现出下降的趋势,县域之间的差异经历了先降后增再降的变化历程,总体上呈现出扩大的趋势。     

基于主成分分析和聚类分析的城市经济发展研究

衡量一个国家的经济发展程度,要从其社会生产的各个方面去考察,要看各项生产能力的综合效果。为了客观、科学地分析我国的经济发展状况,本文从诸多经济指标中选择20个引入评价指标体系中,提出一种新的社会发展水平综合指标体系,并通过R软件分析软件进行得分计算,应用主成分分析方法和聚类分析法对我国34个城市的经济发展水平进行综合分析和评价,为我国实现均衡发展提供理论依据。     

龙岩县域经济竞争力实证分析

县域经济反映了一个地区经济发展水平高低,通过对龙岩市各县市进行主成分分析和聚类分析,将龙岩县域经济分为三类,并依据其各县经济竞争水平提出对策.     

基于主成分分析的重庆市县域经济综合评价

县域经济的发展能够有效增强地方经济竞争力和综合实力。为了全面评价重庆市县域经济的综合水平,以重庆市38个区县为研究对象,从区域基础经济、区域综合经济、区域财政金融、人民生活水平等6个方面选取18个指标,基于2011年统计数据,采用主成分分析方法对重庆市县域经济进行综合评价,并在此基础上进行等级区划分;结果表明:重庆市各区县经济发展差异较大,渝北区、江北区、九龙坡区、渝中区和南岸区等主城区县经济实力雄厚,巫山县、巫溪县、城口县等边远区县经济发展较滞后,经济综合评价的结果较好地反映了现实情况;研究成果可为区县精确定位,制定相应区域发展政策及实现重庆市整体均衡发展的目标提供相应的参考。     

基于主成分聚类分析的贵州农业产业化龙头企业综合评价

运用主成分聚类分析法对贵州农业产业化龙头企业进行综合评价并分类.构建贵州农业产业化龙头企业评价指标体系,利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点,对贵州农业产化龙头企业综合实力进行评价,再利用新得到具有代表性的综合主成分指标代替原来较多的评价指标,对贵州龙头企业进行聚类分析.所得结论与现实相符合,为发展贵州龙头企业提供参考依据.     

地区电信业务发展水平的主成分及聚类分析

运用数理统计的方法对重庆市1997-2003年的电信业务发展情况进行综合评价,建立了评价指标体系,用主成份分析法对原始数据进行数学处理,得出表示电信业务发展水平的综合指标,再用聚类分析方法进行指标聚类分析,找出了影响重庆市电信业务量的主要因素,并对如何提高重庆市电信业务提出一点建议.     

基于主成分分析的县域民生金融发展实证研究——以沭阳县为例

在分析我国县域经济重要性的基础上,构建了县域民生金融发展评价指标体系,并设定模型,运用主成分分析法对县域民生金融发展情况进行实证研究.结果显示,县域金融发展情况良好,呈稳步上升的趋势,并在2011年出现一定幅度的上升拐点,这与江苏省政府的政策推动和支持有较大的关联,人民银行南京分行出台的相关方案也推动了整个辖内民生金融的发展,取得了一定成效,县域民生金融整体呈现良好的发展态势.最后,有针对性地提出了有利于促进县域民生金融又好又快发展的相关政策建议.     

基于主成分分析法的中国经济发展水平研究

应用主成分分析法对中国经济发展水平进行了研究,经济指标选取了10项;前4主成分的累计贡献率达90.308%,分别进行了第一、二、三、四综合排序,综合排序的结果为上海、北京、天津分列前三位,贵州为最后一位.     

基于县域的山东省城镇化发展水平差异研究

遵循系统性、科学性、可比性及可获得性原则,从经济发展、人口社会发展、城市建设等3个方面选取了15个指标,构建了县域城镇化发展水平评价指标体系.运用主成分分析和聚类分析方法,对山东省140个县域的城镇化发展水平进行了综合评价和系统聚类.结果表明,山东省县域城镇化发展水平差异十分悬殊,空间分异格局特征非常明显,具体表现为:东部地区高于西部地区、沿海高于内陆、沿交通线地带城镇化发展明显高于其他地区.最后从自然条件、区位条件、经济发展水平等方面对影响县域城镇化发展的因素进行了深入探讨.     

驻泰高校健美操教学现状的调查分析

健美操作为一项改善健康,增进情感交流,塑造优美形体的运动项目,得到了广大学生的喜爱与青睐,在高校也得到普及和快速发展,本文运用文献资料法、问卷调查法、数理统计法等对驻泰高校健美操教学现状进行了调查与研究,并有针对性的提出了合理化的对策,以期为泰安市高校的健美探教学提供参考.     

基于主成分分析的自适应天线研究

在投影渡束形成的基础上,提出了一种基于主成分分析神经网络的波束形成算法.该方法利用自适应迭代形式获得了波束形成的权向量,避开了投影算法对相关阵特征值分解的计算过程,因而减少了计算量,获得了相对快速的波束形成图,提高了自适应能力.经数值模拟仿真,验证了该方法的正确性.     

基于主成分法的兵团农业信息化发展测评分析

本文从农业的发展基础、环境、信息主体和生产消费四个层面出发,构建农业信息化测评指标体系,在此基础上运用主成分法对兵团农业信息化水平进行综合测评。得出结论:提取出两个主成分,F1包涵绝对多信息且呈增长趋势,F2信息覆盖较少且发展呈倒U型,但总体得分呈逐年上升趋势,体现兵团农业信息化发展的良好趋势,并提出促进兵团农业信息化发展的参考建议。     

基于主成分分析的股票投资策略

本文利用主成分分析方法对沪深股市3个主流板块的股票进行分析,从中选取各个板块具有高成长和盈利能力的股票组成股票池,并对股票池中的股票再次进行主成分分析,得到上市公司成长与盈利能力的综合排名.基于上面的客观分析结果,提出了股票投资策略.     

基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法

提出一种基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪新方法． 该方法将主成分分析法和传统的粒子滤波方法相结合, 避免了传统粒子滤波器的过度重采样, 提高了目标跟踪精度． 实验结果表明, 该方法对单个目标跟踪精度高, 且对多障碍物下的目标跟踪精度也较高, 适用于复杂背景下的人脸跟踪． 与传统粒子滤波方法相比, 该方法提高了目标跟踪的精度和鲁棒性, 避免了粒子退化和粒子贫化．     

湖北农产品指标的主成分分析

文章以多元统计中的主成分分析法为依据,使用软件SAS8．2对2006年＆．2007年湖北主要农产品指标进行分析．     

基于核主成分分析的图像去噪

本文简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪问题。通过使用核函数，在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理，基于MDS的思想，使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系，通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系，基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像，从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的。对比原有的MDS方法，本文的算法更稳定，对图像的噪声部分有更好的去除效果。     

基于主分量分析的多频谱图像数字水印算法

提出了一种基于主分量分析的数字水印算法。首先对多频谱图像进行K-L变换产生不相关的图像分量，然后选取包含像信息最多的主分量图进行DCT变换，把经过置乱的二维图像作为水印信息嵌入到合适的DCT系数中。仿真实验证明，所提出的数字水印算法具有较高的性．能。     

主成分分析在人脸识别研究中的应用

PCA(Principal Component Analysis),主成分分析方法,是一种得到广泛应用的人脸识别方法。PCA算法提供了一个高维和低维空间的线性变换矩阵,就是利用低维特征向量来表示原始样本信息,利用变换矩阵可以得到一个特征子空间,即特征脸。进行识别时,把待识别的人脸向其投影,采用最近邻法得到最近的点,最终识别该人的身份。     

基于核主成分分析的图像去噪

简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪方法.通过使用核函数,在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理.基于MDS的思想,使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系,通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系,基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像,从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的.比原有的MDS算法更稳定,对图像的噪声部分有更好的去除效果.