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基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的统计数据缺失值插补
被引量：
5
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作者
吴桐雨
吴少雄
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第8期21-24,共4页
文章利用核主成分分析法对统计数据进行特征提取,将获得的主成分作为最小二乘支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,应用粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,并应用于福建省流通产业统计数据的缺失值插补。研究结果表明,应...
文章利用核主成分分析法对统计数据进行特征提取,将获得的主成分作为最小二乘支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,应用粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,并应用于福建省流通产业统计数据的缺失值插补。研究结果表明,应用核主成分分析与粒子群优化最小二乘支持向量机的方法具有较高的的精度,可以应用于统计数据缺失值的插补。
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关键词
统计数据缺失
核主成分分析
粒子群优化
支持向量机
插补
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职称材料
题名
基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的统计数据缺失值插补
被引量：
5
1
作者
吴桐雨
吴少雄
机构
福州大学经济与管理学院
福建工程学院交通学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第8期21-24,共4页
基金
福建省社会科学研究基地重大项目(2014JDZ024)
福州大学物流研究中心资助项目
文摘
文章利用核主成分分析法对统计数据进行特征提取,将获得的主成分作为最小二乘支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,应用粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,并应用于福建省流通产业统计数据的缺失值插补。研究结果表明,应用核主成分分析与粒子群优化最小二乘支持向量机的方法具有较高的的精度,可以应用于统计数据缺失值的插补。
关键词
统计数据缺失
核主成分分析
粒子群优化
支持向量机
插补
Keywords
statistical missing data
kernel principal component analysis
particle swarm optimization
support vector machine
imputation
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的统计数据缺失值插补
吴桐雨
吴少雄
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
5
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引证文献
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