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一种对无统计环境测量模型缺省值进行预测的新方法
被引量:
1
1
作者
李梦龙
王智猛
+2 位作者
马宁
王晃
郁凌庄
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期736-739,共4页
采用模式识别中的K最近邻法(KNN方法)对不满足于统计模型的数据阵中的缺省值进行预测,预测以样本值作为预测参照 由于原始数据阵没有训练集,故采用对原始数据进行最大似然主成分分析(MPCA),获得的结论与KNN方法处理后的数据的主成分分...
采用模式识别中的K最近邻法(KNN方法)对不满足于统计模型的数据阵中的缺省值进行预测,预测以样本值作为预测参照 由于原始数据阵没有训练集,故采用对原始数据进行最大似然主成分分析(MPCA),获得的结论与KNN方法处理后的数据的主成分分析结论相比较,结果表明,两套数据分析得出的主因子数、因子负载阵基本一致,而因子得分阵有细微的差别。
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关键词
KNN最邻近法
最大似然主成分分析
缺省值预测
环境数据
下载PDF
职称材料
题名
一种对无统计环境测量模型缺省值进行预测的新方法
被引量:
1
1
作者
李梦龙
王智猛
马宁
王晃
郁凌庄
机构
四川大学化学学院
出处
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期736-739,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(29877016)
文摘
采用模式识别中的K最近邻法(KNN方法)对不满足于统计模型的数据阵中的缺省值进行预测,预测以样本值作为预测参照 由于原始数据阵没有训练集,故采用对原始数据进行最大似然主成分分析(MPCA),获得的结论与KNN方法处理后的数据的主成分分析结论相比较,结果表明,两套数据分析得出的主因子数、因子负载阵基本一致,而因子得分阵有细微的差别。
关键词
KNN最邻近法
最大似然主成分分析
缺省值预测
环境数据
Keywords
K-nearest neighbor method
maximum principal component analysis
missing data prediction
the measured environmental data
分类号
O651 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种对无统计环境测量模型缺省值进行预测的新方法
李梦龙
王智猛
马宁
王晃
郁凌庄
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2003
1
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职称材料
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