|
|||||
|
|
| 挖掘回归类的混合模型的可识别性 | |
| 引用本文： | 马江洪,张文修,梁怡. 挖掘回归类的混合模型的可识别性[J]. 计算机学报, 2003, 26(12): 1652-1659 |
| 作者姓名： | 马江洪 张文修 梁怡 |
| 作者单位： | 1. 西安交通大学理学院,西安,710049;长安大学数学与信息科学系,西安,710064 2. 西安交通大学理学院,西安,710049 3. 香港中文大学地理与资源管理学系,环境政策与资源管理中心,地球信息科学联合实验室,香港 |
| 基金项目： | 国家“九七三”重点基础研究发展规划项目 (2 0 0 2CB31 2 2 0 6)，国家“八六三”高技术研究发展计划项目 (2 0 0 1AA1 1 31 82 )，国家自然基金委员会与香港研究资助局联合科研资金会项目 (N- CUHK41 6/ 0 0 )资助 |
| 摘 要： | 复杂海量数据往往表现为多种结构特征的混合体，回归类混合模型就是对这种混合体的一个描述．该文基于统计学的有限混合分布理论和可识别性的相关结果，针对回归变量的三种情形：(1)解释变量固定，(2)解释变量随机，(3)解释变量固定且类别参数指定，分别讨论挖掘一般回归类的混合模型的可识别性问题，并给出同族回归类混合模型可识别的相应充分条件．这些条件的一个共同特点是它们都与一类特别的解释变量集合有关，而该类集合是由同族的回归函数与回归参数唯一确定的，其元素使不同的回归参数对应回归函数的相同值．特别地，当回归函数线性时，这类集合就是解释变量空间中的超平面． |
| 关 键 词： | 数据挖掘 海量数据 混合模型 可识别性 回归类 数据库 |
| 修稿时间： | 2002-05-08 |
Identifiability of Mixture Models for Mining Regression Classes |
|
| MA Jiang-Hong ),) ZHANG Wen-Xiu ) LEUNG Yee ) ). Identifiability of Mixture Models for Mining Regression Classes[J]. Chinese Journal of Computers, 2003, 26(12): 1652-1659 | |
| Authors: | MA Jiang-Hong ) ) ZHANG Wen-Xiu ) LEUNG Yee ) ) |
| Affiliation: | MA Jiang-Hong 1),3) ZHANG Wen-Xiu 1) LEUNG Yee 2) 1) |
| Abstract: | |
| Keywords: | mixture distribution regression class identifiability |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |