检索结果-内蒙古大学图书馆

数据采集与处理 2022年第5期37卷 1084-1091页

作者：邵剑飞浦蓉黄伟季建杰郭鹏昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南电网有限责任公司红河供电局红河661100

稀疏主成分分析是一种用于降维和特征选择的无监督方法。由于计算多个主成分时主载荷向量间不具有相同的稀疏模式,导致难以从原始特征空间中确定出对主成分贡献最大的小部分变量,为解决此问题,提出一种自适应稀疏主成分分析(Adaptive sp... 详细信息

稀疏主成分分析是一种用于降维和特征选择的无监督方法。由于计算多个主成分时主载荷向量间不具有相同的稀疏模式,导致难以从原始特征空间中确定出对主成分贡献最大的小部分变量,为解决此问题,提出一种自适应稀疏主成分分析(Adaptive sparse principal component analysis,ASPCA)算法。首先使用组套索模型,通过在载荷向量上施加块稀疏约束得出自适应稀疏主成分分析公式,随后对稀疏矩阵的不同列使用不同的调整参数获得自适应惩罚,最后运用块坐标下降法对自适应稀疏主成分分析公式进行两阶段优化,从而找到稀疏载荷矩阵和正交矩阵,实现降维的最优化。对稀疏主成分分析(Sparse principal component analysis,SPCA)算法、结构化且稀疏的主成分分析(Structured and sparse principal component analysis,SSPCA)算法和ASPCA算法进行仿真比较,结果表明ASPCA算法的降维性能更优,能提取更有价值的特征,从而显著提高了分类模型的平均分类准确率。

关键词：稀疏主成分分析稀疏模式主载荷向量调整参数块坐标下降法降维

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基于正交迭代的有监督的稀疏主成分分析

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统计与信息论坛 2018年第6期33卷 3-8页

作者：王蕾李因果夏利宇中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 中国人民大学统计学院北京100872 江苏师范大学商学院江苏徐州221116

主成分分析是经典的无监督的数据处理工具,近年来关于稀疏主成分和有监督的主成分研究受到较多关注。基于正交迭代和距离相关系数,提出一种有监督的稀疏主成分分析方法 SSPCA,该方法考虑了自变量与因变量之间的相关性,并在迭代求解的过... 详细信息

主成分分析是经典的无监督的数据处理工具,近年来关于稀疏主成分和有监督的主成分研究受到较多关注。基于正交迭代和距离相关系数,提出一种有监督的稀疏主成分分析方法 SSPCA,该方法考虑了自变量与因变量之间的相关性,并在迭代求解的过程中将一些与因变量Y相关性很弱的自变量对应的系数变为0,使所求的特征向量只保留预测能力较强的自变量信息;在数值模拟与实例分析中,相比其他四种方法,SSPCA方法均能取得较好效果。

关键词：稀疏主成分分析有监督主成分分析主成分逆回归模型拟合误差预测误差

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对称阵稀疏主成分分析及其在充分降维问题中的应用

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山东大学学报（理学版） 2012年第4期47卷 116-120,126页

作者：邵伟祝丽萍刘福国王秋平山东大学数学学院山东济南250100 昌吉学院数学系新疆昌吉831100

讨论了对称阵的稀疏主成分分析,并给出估计的渐近结果。基于蒙特卡洛分析的模拟实验展示了在充分降维中稀疏主成分的优势。

关键词：对称阵主成分分析稀疏主成分分析充分降维蒙特卡洛 LASSO

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基于稀疏主成分分析的非正式语词的心理-人格特征研究

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中文信息学报 2017年第1期31卷 192-204页

作者：钟毓费定舟武汉大学哲学学院心理系湖北武汉430072

针对社会媒体中非正式文本的数据分析经常出现的稀疏数据矩阵,在应用文本分析工具的基础上使用稀疏主成分分析这一特征,降维分析方法分析现实情况下聊天文本中非正式语词表现的认知语用特征、描述非正式语词与人格的关系。使用短文本主... 详细信息

针对社会媒体中非正式文本的数据分析经常出现的稀疏数据矩阵,在应用文本分析工具的基础上使用稀疏主成分分析这一特征,降维分析方法分析现实情况下聊天文本中非正式语词表现的认知语用特征、描述非正式语词与人格的关系。使用短文本主题模型、心理距离问卷、大五人格问卷测量人格和背景变量,使用计算机文本分析工具对被试提供的即时聊天文本内的语词计频,使用简体中文版语词查询与字词计数字典和认知语用学对稀疏主成分分析后非正式语词维度进行特征表征。在非正式语词降维上,稀疏主成分分析比主成分分析在因子载荷数上更稳定,在累积方差解释率上也相对更优(24.54%>23.40%);降维所得的6因子中"主观评价"与宜人性正相关(r_(0.05)=.16,p=.03<0.05),"随意社交"与宜人性负相关(r_(0.05)=-.16,p=.03<0.05),"认知愉悦"与性别显著正相关(r_(0.05)=.43,p=.00<0.001)。使用稀疏主成分分析对非正式语词的降维效果较好,并且比较简体中文版语词查询与字词计数字典的非正式语词维度和降维后所得非正式语词维度,两者在和人格的相关上是相符的,且后者能探索出更多信息。

关键词：文本分析稀疏主成分分析非正式语词

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基于稀疏主成分分析的乳制品拉曼光谱特征提取及解析技术研究

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光谱学与光谱分析 2018年第S1期38卷 133-134页

作者：桂冬冬鲁齐金灿灿张正勇王海燕南京财经大学管理科学与工程学院江苏南京210023 湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室湖南长沙410082 浙江工商大学管理工程与电子商务学院浙江杭州310018

实验采集了三种不同品牌乳制品的拉曼光谱数据,并分别进行了主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和稀疏主成分分析法(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)处理。PCA特征提取结果显示前三个主成分贡献了超过90%的信息... 详细信息

实验采集了三种不同品牌乳制品的拉曼光谱数据,并分别进行了主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和稀疏主成分分析法(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)处理。PCA特征提取结果显示前三个主成分贡献了超过90%的信息,可实现乳制品品牌的分类识别,但是PCA的载荷向量图较为复杂,而SPCA的载荷向量图清晰明了,直观上便能凸显乳制品拉曼光谱的重要特征信息,增强了稀疏主成分的可解释性。进一步结合乳制品拉曼光谱谱图的化学先验信息,可以实现特征提取成分的信息归属解析。因此,实验结果表明运用稀疏主成分分析法能有效提取解析乳制品拉曼光谱谱图中的有效特征信息。

关键词：稀疏主成分分析拉曼光谱乳制品特征提取谱解析

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基于TL_1罚的稀疏主成分分析

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纺织高校基础科学学报 2016年第4期29卷 -页

作者：任佳佳李海洋张倩西安工程大学理学院陕西西安710048

在稀疏主成分分析的基础上,用TL_1罚替代稀疏主成分分析中的L_1罚,提出TL_1罚稀疏主成分分析,并给出TL_1罚稀疏主成分分析的阈值迭代算法.最后,以蔬菜选择为例进行数值模拟,结果表明TL_1罚稀疏主成分分析效果更优.

关键词：稀疏主成分分析 TL1罚阈值迭代算法

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基于稀疏主成分分析白酒GC-MS图谱分类识别技术

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中国酿造 2022年第4期41卷 216-221页

作者：张劲松周迪陈明举熊兴中杨志文四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室四川宜宾644000 四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川宜宾644000

为实现对白酒气相色谱-质谱(GC-MS)图谱数据的准确识别,该研究在主成分分析法的基础上引入弹性网惩罚函数与岭回归对主成分进行稀疏限制,从而实现GC-MS白酒图谱数据的稀疏主成分分析(SPCA),进而将稀疏主成分送入不同的分类器中进行分类... 详细信息

为实现对白酒气相色谱-质谱(GC-MS)图谱数据的准确识别,该研究在主成分分析法的基础上引入弹性网惩罚函数与岭回归对主成分进行稀疏限制,从而实现GC-MS白酒图谱数据的稀疏主成分分析(SPCA),进而将稀疏主成分送入不同的分类器中进行分类识别,建立白酒质量分类模型,并与主成分分析(PCA)进行比较。结果表明,与主成分相比,不同等级白酒GC-MS图谱的稀疏主成分差异较大,更能代表不同特征白酒的信息。基于SPCA对白酒样品进行分类后的分类识别精度更高,SPCA+K最近邻(KNN)、SPCA+决策树(DT)、SPCA+支持向量机(SVM)、SPCA+误差反向传播(BP)的准确率分别达到62%、89%、97%、100%,其中SPCA结合BP的方法分类效果最好,说明白酒GC-MS图谱的稀疏主成分系数存在非线性关系。在抽取的数据上进行结果验证,其分类结果和数据信息完全吻合,说明建立的基于稀疏主成分分析白酒质量评价模型能有效地实现白酒等级的评判。

关键词：白酒分类识别主成分分析稀疏主成分分析 GC-MS图谱

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基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法

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计算机科学 2016年第7期43卷 95-100页

作者：卢涛万永静杨威武汉工程大学计算机科学与工程学院智能机器人湖北省重点实验室武汉430073

图像分割是机器视觉中的基础问题,基于阈值的图像分割算法依赖于参数调整,但参数调整容易受到局部最小值的影响且需要耗费大量时间,从而降低了分割算法的质量和效率。为了实现图像分割过程中的自适应阈值选择,提出了一种基于稀疏主成分... 详细信息

图像分割是机器视觉中的基础问题,基于阈值的图像分割算法依赖于参数调整,但参数调整容易受到局部最小值的影响且需要耗费大量时间,从而降低了分割算法的质量和效率。为了实现图像分割过程中的自适应阈值选择,提出了一种基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法。该算法首先利用稀疏主成分分析感知图像的噪声水平以自适应去噪,其次通过二维直方图感知图像的主干区域内容以自适应获得全局分割阈值,然后通过移动平均法的局部阈值分割算法对图像进行分割,最后将全局阈值分割和局部阈值分割图像结合,从而获得最佳的分割图像结果。在伯克利数据集上的仿真实验结果表明:相比传统的阈值分割算法,该算法在分割边缘的准确性和对噪声的鲁棒性上具有一定的优势,在主客观上均具有较好的分割效果,基于稀疏主成分分析的自适应阈值选择方法提高了图像的分割质量。

关键词：阈值分割稀疏主成分分析全局阈值局部阈值

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基于稀疏主成分分析的近红外光谱法鉴别黄花梨的成熟度

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理化检验（化学分册） 2017年第2期53卷 146-151页

作者：付建华周新奇刘辉军林敏中国计量学院计量测试工程学院杭州310018 聚光科技(杭州)股份有限公司杭州310052

从同一果园的12棵果树上,在8月的4个不同日期各采集5个黄花梨样品,共采集240个样品。从每个样品上采集光谱数据。通过稀疏主成分分析(SPCA)和主成分分析(PCA)提取光谱中与成熟度相关的特征并进行解析,结合人工神经网络(ANN)建立黄花梨... 详细信息

从同一果园的12棵果树上,在8月的4个不同日期各采集5个黄花梨样品,共采集240个样品。从每个样品上采集光谱数据。通过稀疏主成分分析(SPCA)和主成分分析(PCA)提取光谱中与成熟度相关的特征并进行解析,结合人工神经网络(ANN)建立黄花梨成熟度的鉴别模型。从所得载荷向量图可知:1 SPCA能有效提取光谱中与成熟度有关的特征,其7个稀疏主成分分别反映了黄花梨的糖类物质、水分、色素和硬度等信息;2 SPCA-ANN的成熟度鉴别模型的预测总识别率为93.33%,高于PCA-ANN的鉴别模型的预测总识别率91.67%。

关键词：近红外光谱法稀疏主成分分析黄花梨成熟度

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稀疏主成分分析的两阶段法

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应用数学进展 2017年第9期6卷 1174-1181页

作者：杨欣北京航空航天大学数学与系统科学学院北京

本文提出稀疏主成分分析的两阶段法,即先求解主成分,然后添加l1正则化项得到稀疏载荷,并利用坐标下降法求解模型。方法简单易操作。另外,本文还提出了一种可以确定两阶段模型中惩罚参数的算法,通过选取合适的惩罚参数,可以使稀疏主成分... 详细信息

本文提出稀疏主成分分析的两阶段法,即先求解主成分,然后添加l1正则化项得到稀疏载荷,并利用坐标下降法求解模型。方法简单易操作。另外,本文还提出了一种可以确定两阶段模型中惩罚参数的算法,通过选取合适的惩罚参数,可以使稀疏主成分方差和主成分相关性等性能指标取得折衷。

关键词：降维稀疏主成分分析最小迭代收缩阈值和选择算子坐标下降法

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