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基于单元配方约束的无监督学习系统
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2017-12-13
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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。两个数据例子，包括收入和价格扩散指数的汇总问题和军队士气模型，演示了系统在经济和心理领域的分析和分类功能，也是对无监督学习系统应用范围的极好扩充。
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