【摘 要】
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本文核心内容是提出了一种基于单元配方约束条件(所有权系数非负而其和为1)的无监督学习系统,以及基于约束最小二乘解的确定性算法。系统本身类似于结构方程模型(SEM),属于不
【机 构】
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湖北第二师范学院数学与数量经济学院,武汉理工大学理学院数学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81271513)
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本文核心内容是提出了一种基于单元配方约束条件(所有权系数非负而其和为1)的无监督学习系统,以及基于约束最小二乘解的确定性算法。系统本身类似于结构方程模型(SEM),属于不定方程组,传统的算法包括偏最小二乘(PLS)与协方差拟合(LISREL)算法都是不确定的迭代算法,存在计算可能不收敛、结果可能不唯一的问题。本文则根据因子分析思想构造逆向影响方程,利用模长约束(潜变量的长度假设为1)作为中间技巧求得过渡解,最后添加合理的配方约束进行潜变量回归,成功构造了系统的确定性线性算法,从而替代了传统的迭代算法。两个
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