高岩

作品数：2被引量：4H指数：2
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供职机构：华南理工大学理学院更多>>
发文主题：聚类分析多变量主成分分析边坡朴素贝叶斯分类更多>>
发文领域：理学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《统计与决策》更多>>
所获基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
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基于因子分析的NBC及其在边坡识别中的应用被引量：2
《计算机工程与设计》2011年第11期3828-3831,共4页高岩 
国家自然科学基金项目(61070033);广东省自然科学基金重点项目(9251009001000005);广东省科技计划基金项目(2010B050400011;2008B080701005);广东省哲学社会科学规划"十一五"规划基金项目(08O-01)
满足条件独立性假设时,朴素贝叶斯分类器理论上比其它分类方法具有更高的分类正确率,但该假设在许多实际情况中并不成立,针对这一问题,提出了一种基于因子分析的朴素贝叶斯分类模型FA-NBC,并将其应用于边坡的稳定性识别。为了保证朴素...
关键词：朴素贝叶斯分类 条件独立 属性选择 因子分析 边坡稳定性识别 
基于多元分析的多变量事后分层抽样方案设计被引量：2
《统计与决策》2010年第22期8-10,共3页高岩 
现有的多变量事后分层抽样方案大多依赖辅助变量。文章基于因子分析和聚类分析技术,充分利用调查指标信息,设计了一种新的抽样方案。该方案在抽样精度和调查费用间达到了较好的平衡,适用于调查指标较多的抽样调查。
关键词：事后分层抽样 主成分分析 聚类分析 
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