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基于监视器和PCA/ DEA模型的广东创新集群评价研究
监视器模型 PCA/ DEA 复合评价 创新评价 高新区
2014/3/3
基于荷兰监视器模型构建了创新能力评价指标体系，进而采用主成分分析/数据包络分析（PCA/DEA）复合评价模型，对广东省高新区创新集群进行实证评价研究。结果显示，广东省高新区创新集群在高新技术企业数、集群集聚程度、区域间联系、行业组织作用、国际合作和产学研合作等方面具有较高的超效率值，正逐步发展成为创新型的高端产业集群。最后从创新发展模式、壮大创新型产业集群、完善科技服务体系、加强科技金融结合和集聚...
We introduce a novel algorithm that computes the $k$-sparse principal component of a positive semidefinite matrix $A$. Our algorithm is combinatorial and operates by examining a discrete set of specia...
The performance of principal component analysis (PCA) suffers badly in the presence of outliers. This paper proposes two novel approaches for robust PCA based on semidefinite programming.
An Inverse Power Method for Nonlinear Eigenproblems with Applications in 1-Spectral Clustering and Sparse PCA
Learning (cs.LG) Optimization and Control (math.OC) Machine Learning (stat.ML)
2010/12/17
Many problems in machine learning and statistics can be formulated as (generalized) eigenproblems. In terms of the associated optimization problem, computing linear eigenvectors amounts to finding cri...
基于PCA的高新技术产业技术创新能力评价——以泉州为例
技术创新能力 创新评价 主成分分析法
2012/9/25
在明确高新技术产业及其技术创新能力两个概念的基础上,根据指标体系设计原则,综合已有研究成果,从产业共性角度设计高新技术产业技术创新能力评价指标体系。用主成分分析法(PCA)对泉州高新技术产业中各行业大类的技术创新能力进行分析,发现技术转化能力、技术创新基础和创新经济支撑力是影响技术创新的主要因素。根据综合评价结果得到各行业技术创新能力排序及其优劣势,有利于相关部门制定政策,从而调整和优化产业结构。
Ergodicity of PCA: Equivalence between Spatial and Temporal Mixing Conditions
probabilistic Cellular Automata Interacting Particle Systems Ergodicity Gibbs measure
2009/4/28
For a general attractive Probabilistic Cellular Automata on SZ^d, we prove that the (time-) convergence towards equilibrium of this Markovian parallel dynamics, exponentially fast in the uniform norm,...