本文關(guān)鍵詞：空間多維經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的降維方法——以四川省經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)為例

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【摘要】：經(jīng)濟統(tǒng)計信息往往包含多維屬性,需要采用降維方法將多維信息轉(zhuǎn)換到三維以內(nèi)的空間來實現(xiàn)多維信息可視化,這有助于研究其內(nèi)在空間分布規(guī)律。在評價線性方法 (PCA)、非線性方法 (NLM和SOFM),以及監(jiān)督分類方法 (SVM)等四種降維方法的基礎(chǔ)上,以2007年四川省區(qū)縣尺度為研究單元,運用不同分類方法針對區(qū)縣社會經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀進行聚類(分類)處理,并對成果的差異性展開了深入討論,主要結(jié)論如下:PCA雖然能在整體上揭示經(jīng)濟發(fā)展趨勢,但結(jié)果與實際情況差異較大;NLM能很好地展現(xiàn)出四川經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域態(tài)勢和核心區(qū)域,準(zhǔn)確反映了四川經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀;SOFM的分類結(jié)果與發(fā)展現(xiàn)狀較吻合,但局部地區(qū)存在一定的錯分情況,且不能進行類內(nèi)目標(biāo)的比較;SVM是監(jiān)督分類,需要已知樣本來訓(xùn)練分類過程,在樣本的選擇上存在較大的主觀性,且最優(yōu)參數(shù)的搜索過程較為復(fù)雜。本文對幾種降維方法的比較,并在經(jīng)濟統(tǒng)計領(lǐng)域中的應(yīng)用,可以為相關(guān)的空間多維信息降維研究提供參考。
【作者單位】： 中國科學(xué)院研究生院資源與環(huán)境學(xué)院;北京市測繪設(shè)計研究院;中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心;中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所;中國科學(xué)院研究生院;哈佛大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 降維 多維可視化 經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù) 四川
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(40901191)
【分類號】：F127;F222.1
【正文快照】： 1引言隨著科學(xué)計算、工程測量的高速發(fā)展,各個領(lǐng)域的信息積累量呈爆炸式增長。由于人類認(rèn)知能力的固有局限性,面對海量的多維信息和數(shù)據(jù),其信息認(rèn)知和提取面臨前所未有的挑戰(zhàn)。因此,在知識發(fā)現(xiàn)、信息認(rèn)知和決策過程中,多維信息可視化技術(shù)作為有效的抽象信息表達工具得到普遍

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本文編號：680441