一种对无统计环境测量模型缺省值进行预测的新方法

来源 :四川大学学报(自然科学版) | 被引量 : 16次 | 上传用户：kkkhorse

【摘要】

：

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,预测较缺省值处理可获得更详尽的信息

【作者】

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李梦龙王智猛马宁王晃郁凌庄

【机构】

：

四川大学化学学院,四川大学化学学院

【出处】

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四川大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2003年04期

【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 K-nearest neighbor method maximum principal compon

【基金项目】

：

国家自然科学基金

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