主成分分析法、聚类分析法在旅游观光农业空间分区中的应用--以西安市为例的研究

本文以西安市为例,采用主成分分析法、聚类分析法,将西安市九区四县观光农业发展在空间上分为4带两区,以探讨观光农业空间分区的方法。     

主成分方法用于聚类分析

本文提出一种新的聚类分析方法，它通过主成分分析简化数据，将原样品转化成单指标有序样品，然后利用有序样品的系统聚类法加以分类．其特点是计算量小，节省计算机内存．文中附有一个实例对算法进行说明．     

基于主成分分析的陕西省水资源承载力综合评价研究

基于主成分分析理论,根据陕西省2008-2016年的统计资料,从时间和空间两个维度对陕西省水资源承载力进行综合评价.结果表明:2008-2016年陕西省水资源承载力整体呈现上升趋势并且存在显著的地区差异,关中地区水资源承载力相对高于陕南和陕北地区.社会经济发展、人口、水资源自然状况是影响陕西省水资源承载力的主要因素.为促进陕西省各地市社会经济的健康持续发展,应加强对水资源的管理,大力推进节水型社会建设,提高社会节水意识.     

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

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。     

基于主成分分析的陕西省水资源承载力预测

为合理分配和利用陕西省水资源,在对其水资源现状分析的基础上,基于主成分分析的基础上利用多元线性回归模型预测方法,对陕西省未来5年水资源的需求量进行了预测.结果表明:未来5年陕西省水资源年均处于增长状态,对陕西省供水能力提出了严峻考验.结合未来陕西省发展规划以自然生态环境,分析了水资源的供需矛盾,提出陕西省资源可持续利用的对策.     

基于主成分分析法的微博影响力评估方法及实证分析——以“新浪微博”为例

介绍了微博作为一种新型社会化媒体的基本结构和特点,并从微博的信息传播机制出发,分析认为用户交互模式较大程度地体现了微博的影响力,由此总结出微博的4个基本功能,以"新浪微博"为研究样本,甄选了7项指标构成微博影响力评价指标体系,应用主成分分析法推导出各项指标的权重,最后建立了微博影响力评价模型.     

基于灰色关联分析和主成分分析组合权重的确定方法研究

为了提高综合评价模型中权重的准确性和客观性,以主成分分析法和灰色关联分析法为基础,建立了组合权重模型,从而修正了灰色关联分析法和主成分分析法在确定权重过程中的缺陷,为综合评价体系中权重的确定提出一种新的思路.     

我国各地区人口素质差异的主成分和聚类分析

本文利用国家统计局人口变动情况抽样调查数据，运用主要成分和聚类分析方法，揭示了１９９７年我国３０个省份（不包括西藏）的人口素质差异。首先通过人口素质指标体系确立人口素质的综合指标，在此基础上来评价各地的人口素质状况，并按其素质的高低将全国３０个省份的人口素质状况分为四大类，同时，对各省人口素质存在差异的原因进行了归纳和总结     

牛羊体尺的聚类与主成分分析

分别对牛羊体尺进行了聚类与主成分分析，所得结果对牛羊品种选育、鉴定、评价有一定指导意义，并为畜体测量学的建立提供一种新的思路和依据。     

主成分分析法在基于度量的软件风险评估中的应用

软件风险评估一般分为主观评估方法和客观评估方法两种.主观评估方法多依赖于专家知识及管理人员的经验,客观评估方法则是从软件产品本身的内在属性出发,通过对软件产品复杂性等特性的度量来进行的.本文研究了现代统计分析技术中的主成分分析法在基于度量的软件风险评估中的应用,并对面向对象开发的软件产品给出了算例,从而能帮助软件开发者或管理人员在项目管理过程中识别软件产品的高风险模块,便于有效地开展风险管理.     

基于层次—主成分分析法的泥石流危险度评价

泥石流作为一种突发的自然灾害具有破坏性、复杂性和不确定性等特点.综合考虑泥石流的基本特征,建立了基于层次一主成分分析法的综合评价模型,介绍了其基本原理及实施步骤,并且以云南省的泥石流沟为研究对象进行了综合的评价.结果表明,基于层次一主成分分析法的综合评价模型能有效地对泥石流危险度作出科学的评价,为泥石流的预防治理提供科学而又准确的依据.     

基于多元统计分析法的广播电视台绩效评估——以江西省12家广播电视台为例

绩效是指某主体承担其责任或实现其目标的程度,以及在此过程中表现出的效率与效能水平;一套行之有效的评估方法应在有限人力和物力约束下,对主体进行尽可能客观的评价;广播电视台一方面承担社会宣传,引导正确舆论的职责,另方面又要实现经营创收目标;本文以江西省12家广播电视台为例,计算选取11个绩效指标,采用多元统计分析中的主成分法和聚类法,对广播电视台绩效评估方法做了初探.     

对主成分分析法三个问题的剖析

从主成分分析法的基本原理入手,针对教学过程中学生对主成分分析法感到费解的三个问题进行了逐一剖析:1.为什么主成分系数是经标准差标准化后原始变量的协方差矩阵的特征向量?2.特征向量正负号如何选取?对进一步的研究如计算综合得分和聚类分析有何影响?3.主成分载荷值是如何得来的?同时指出有些教材在计算主成分得分时混淆了主成分载荷和特征向量的概念,以致造成错误的结果.     

基于主成分聚类分析方法的城市公共服务设施承载力差异性评价

承载政府基本公共服务职能和保障城市运行的城市公共服务设施在实现基本公共服务均等化、促进城市经济社会发展中具有十分重要的作用.由于各地城市化进程和城市居民公共服务需求的不一,带来不同城市公共服务设施承载力水平的不同.通过构建城市公共服务设施承载力评价体系,运用主成分和聚类分析方法对全国35个城市的公共服务设施承载力进行综合评价,发现各城市的优势和差异,为促进各城市公共服务设施的均衡配置提供决策参考.     

海水富营养化评价的主成分-聚类分析方法

根据主成分分析和聚类分析理论 ,针对海水富营养化评价因子间的相关性 ,提出了海水富营养化的主成分 -聚类分析综合评价方法 .该方法能根据实测资料对海水富营养化状况客观地分类并计算出评价权值 ,避免了主观随意性 .将其应用于 2 0 0 0年 5月至 2 0 0 1年 5月柘林湾海水富营养化程度的分类与评价 ,结果与实际吻合 .     

基于主成分分析的需水量预测模型研究

用水是整个水资源系统中的一个重要环节,需水预测是制定水资源规划、管理以及国民经济计划的基础和依据.提出了基于主成分分析法分析的需水量预测模型,试图能探讨需水定额与经济社会各影响关系响应,以郑州市为例对2010年、2020年和2030年的工业、农业和生活的需水量进行了预测,并与郑州市水资源规划的预测结果进行了比较,分析及比较结果表明:该模型预测结果比规划结果偏低,2010年、2020年和2030年平水年分别需水162295×104m3、179966×104m3和194696×104m3,需水结构的变化基本反映了郑州市产业结构调整和社会经济良性发展的趋势.     

基于主成分和GBDT对血糖值的预测

为了通过众多的医学指标更准确地预测血糖值,将运用主成分分析耦合GBDT做回归·首先运用主成分分析将39个原指标综合成18个新指标,并对这18个累积贡献率达95%的新指标做变量特征重要性分析,再结合18个新指标运用GBDT做回归.其中有关血糖值的数据来源于天池精准医疗大赛-人工智能辅助糖尿病遗传风险预测.将含有5642个样本值的一组血糖值数据按照7:3的比例分成两组,分别称为训练集和测试集,运用训练集中的数据建立回归模型,得出回归模型的均方根误差为0.0053,再利用测试集中的数据预测血糖值,并与测试集中的真实值作比较,得出均方根误差为0.0063,这说明预测出的血糖值较为准确,能够保障血糖值预测的精度.     

因子分析中特征向量和主成分的应用研究

讨论了因子分析的基本思想,结合实例从相关系数矩阵出发,计算其特征根和对应的特征向量,然后给出进行主成分分析的三种方法;进行旋转前后因子载荷矩阵的共同度、累计方差、特征根等多角度比较,深刻揭示因子分析和主成分分析之间的关系.     

基于主成分——BP神经网络的期货市场预测

结合主成分分析法和神经网络的优点,提出了基于主成分分析的神经网络方法来对期货市场进行预测.引入主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为网络输入,一方面减少了输入维度,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高.     

基于主成分分析的湖南竞争力评价研究

介绍了主成分分析方法,提出了运用主成分评价模型必须满足的条件。并且借鉴中国科学院可持续发展研究组构建的可持续发展指标体系,运用主成分分析构建了区域竞争力的综合评价指标,将湖南的经济发展与其他地区比较,并提出相应的策略。