空间多维经济统计数据的降维方法——以四川省经济统计数据为例

发布时间：2017-08-15 23:30

  本文关键词：空间多维经济统计数据的降维方法——以四川省经济统计数据为例

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【摘要】：经济统计信息往往包含多维属性,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间来实现多维信息可视化,这有助于研究其内在空间分布规律。在评价线性方法 (PCA)、非线性方法 (NLM和SOFM),以及监督分类方法 (SVM)等四种降维方法的基础上,以2007年四川省区县尺度为研究单元,运用不同分类方法针对区县社会经济发展现状进行聚类(分类)处理,并对成果的差异性展开了深入讨论,主要结论如下:PCA虽然能在整体上揭示经济发展趋势,但结果与实际情况差异较大;NLM能很好地展现出四川经济发展的区域态势和核心区域,准确反映了四川经济发展现状;SOFM的分类结果与发展现状较吻合,但局部地区存在一定的错分情况,且不能进行类内目标的比较;SVM是监督分类,需要已知样本来训练分类过程,在样本的选择上存在较大的主观性,且最优参数的搜索过程较为复杂。本文对几种降维方法的比较,并在经济统计领域中的应用,可以为相关的空间多维信息降维研究提供参考。
【作者单位】： 中国科学院研究生院资源与环境学院;北京市测绘设计研究院;中国科学院生态环境研究中心;中国科学院地理科学与资源研究所;中国科学院研究生院;哈佛大学;
【关键词】： 降维 多维可视化 经济统计数据 四川
【基金】：国家自然科学基金项目(40901191)
【分类号】：F127;F222.1
【正文快照】： 1引言随着科学计算、工程测量的高速发展,各个领域的信息积累量呈爆炸式增长。由于人类认知能力的固有局限性,面对海量的多维信息和数据,其信息认知和提取面临前所未有的挑战。因此,在知识发现、信息认知和决策过程中,多维信息可视化技术作为有效的抽象信息表达工具得到普遍

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