Institutional Repository of School of Statistics
| 自监督对称非负矩阵在GDP聚类分析中的应用 | |
刘万金 ; 赵芳芳
| |
| 2022-07-25 | |
| 发表期刊 | 甘肃科技纵横
 |
| 卷号 | 51期号:07页码:69-73 |
| 摘要 | 传统的对称非负矩阵分解（Symmetric Nonnegative Matrix Factorization,NMF）不但能够利用线性可分数据，对非线性数据也具有良好的可分性，但对矩阵的初始化值比较敏感，为了提高模型的鲁棒性，自监督对称非负矩阵（Self-supervised Nonnegative Matrix Factorization,S3NMF）利用集成的思想，将不同初始化得到的分解矩阵构造成一个判别能力更强的相似矩阵，同时考虑监督信息进行矩阵分解，克服了对称非负矩阵对初始化值敏感的问题。对我国31省份GDP数据，利用Kmeans对S3NMF分解产生的结果进行聚类，将S3NMF应用到我国GDP聚类，结合现实数据，同时将S3NMF聚类结果与函数型聚类分析结果对比，得出S3NMF的分解矩阵，利用Kmeans进行聚类能够产生较好的聚类划分。 |
| 关键词 | 自监督对称非负矩阵分解 GDP 聚类 函数型聚类 |
| URL | 查看原文 |
| ISSN | 1672-6375 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 中图分类号 | F124;TP311.13 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/34915 |
| 专题 | 统计与数据科学学院 |
| 作者单位 | 兰州财经大学 |
| 第一作者单位 | 兰州财经大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘万金,赵芳芳. 自监督对称非负矩阵在GDP聚类分析中的应用[J]. 甘肃科技纵横,2022,51(07):69-73. |
| APA | 刘万金,&赵芳芳.(2022).自监督对称非负矩阵在GDP聚类分析中的应用.甘肃科技纵横,51(07),69-73. |
| MLA | 刘万金,et al."自监督对称非负矩阵在GDP聚类分析中的应用".甘肃科技纵横 51.07(2022):69-73. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 谷歌学术 |
| 谷歌学术中相似的文章 |
| [刘万金]的文章 |
| [赵芳芳]的文章 |
| 百度学术 |
| 百度学术中相似的文章 |
| [刘万金]的文章 |
| [赵芳芳]的文章 |
| 必应学术 |
| 必应学术中相似的文章 |
| [刘万金]的文章 |
| [赵芳芳]的文章 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论