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1.
朴素贝叶斯是一种处理分类问题的常用方法,但它的属性条件独立性假设在实际应用中难以成立,导致其分类性能降低。针对这一问题,文章提出了基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法,该算法通过Pearson和Kendall系数计算出属性间的相关性大小,基于主成分分析筛选出新的属性集,使其尽量满足条件独立性假设,并对新数据集进行朴素贝叶斯分类。实验结果表明,该方法有效地提高了分类准确率。  相似文献   
2.
3.
本文通过问卷调查,采用主成分分析法研究了邛崃市高中地理分层教学的影响因素,结果表明:影响高中地理分层教学的主要因素有11个,可归纳为教师因素、学生因素和外部因素三个方面。  相似文献   
4.
张栻原本继承胡宏之学,但在与朱子交往的过程中,其思想特别是工夫论发生了多次变化。学界一般将其工夫论分为早晚两期,但考察其晚年更订的《孟子说》的部分内容以及《论语解》,会发现南轩在去世前还有一次较为隐秘的转变。因此其工夫论实际上应该分为三期:早期继承胡宏之学,主张“先察识后涵养”;中期为“存养体察,固当并进”而“存养是本”;晚期则为“主敬”的抬升与“察识”的隐没。  相似文献   
5.
杨慧梅  江璐 《统计研究》2021,38(4):3-15
当前,数字经济蓬勃发展,已成为经济增长的新动能。本文从数字产业化与产业数字化 两个维度,采用主成分分析法构建了数字经济发展水平的指标体系,并利用2004-2017年我国省际面板 数据,在克服内生性问题的基础上,实证分析了数字经济发展对全要素生产率的影响。研究发现,数字 经济发展显著促进了全要素生产率的提升。但较之高生产率地区和东部地区,数字经济发展对低生产率地区和中西部地区全要素生产率的提升作用更大。就机制而言,人力资本投资与产业结构升级是数 字经济影响全要素生产率的两个渠道。进一步的空间计量分析表明,数字经济发展不仅会提升本地区 的全要素生产率,还存在显著的空间溢出效应,有助于提升邻近地区的全要素生产率。本文的研究为评估数字经济发展的影响效果提供了数据支撑和分析视角,也为探寻全要素生产率的提升路径提供了政策参考。  相似文献   
6.
7.
8.
9.
10.
张波  刘晓倩 《统计研究》2019,36(4):119-128
本文旨在研究基于fused惩罚的稀疏主成分分析方法,以适用于相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据情形。首先,从回归分析角度出发,提出一种求解稀疏主成分的简便思路,给出一种广义的稀疏主成分模型—— GSPCA模型及其求解算法,并证明在惩罚函数取1-范数时,该模型与现有的稀疏主成分模型——SPC模型的求解结果一致。其次,本文提出将fused惩罚与主成分分析相结合,得到一种fused稀疏主成分分析方法,并从惩罚性矩阵分解和回归分析两个角度,给出两种模型形式。在理论上证明了两种模型的求解结果是一致的,故将其统称为FSPCA模型。模拟实验显示,FSPCA模型在处理相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据集上的表现良好。最后,将FSPCA模型应用于手写数字识别,发现与SPC模型相比,FSPCA模型所提取的主成分具备更好的解释性,这使得该模型更具实用价值。  相似文献   
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