检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]污染控制与资源化研究国家重点实验室南京大学环境学院,南京210093
出 处:《环境科学与技术》2007年第12期91-93,共3页Environmental Science & Technology
基 金:江苏省"六大人才高峰"项目;江苏省自然科学基金(BK2004089)
摘 要:文章给出了一种非线性主成分评价模型:核主成分分析(KPCA),它将原变量空间通过一个非线性变换映射到高维特征空间F中,在F中进行线性主成分分析,通过核技巧,它只需在原空间进行点积运算,而不必知道映射的具体形式,只要选取适当的核函数和参数,可以使第一主成分的贡献率达到90%,结合安徽省生态经济可持续发展度为例,说明了KPCA应用,计算结果与现实相符,KPCA方法具有实际的应用价值。A new method for performing a nonlinear form of principal component analysis (PCA) was proposed, with original variable space mapping through a nonlinear transformation in high dimensional feature space. By kernel skills, the contribution of the first component was up to 90%. Kernel principal component analysis (KPCA) was applied to an example of sustainable development of ecological economy in Anhui Province, with result satisfactory to the reality.
分 类 号:X826[环境科学与工程—环境工程]
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