合理进行多元分析——广义主成分分析

本文目的是介绍与主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括相关矩阵、特征值与特征向量、主成分变量、主成分表达式和主成分的性质;计算方法涉及特征值与特征向量的求法、主成分分析的计算原理以及系数估计和个数的确定;两个实例中的资料分别为“20例肝病患者的4项肝功能指标的测定结果”和“23种肿瘤类期刊的文献计量学指标的调查结果”;借助SAS对两个实例中的定量资料进行了主成分分析,并基于主成分的计算结果分别实现了样品聚类和样品排序,并对输出结果作出了解释。     

Eigenvectors and eigenfunctions in spatiotemporal EEG analysis

Summary As a supplement to the article "An Eigenfunction Approach to the Inverse Problem of EEG" by Hjorth and Rodin in Brain Topography, 1988, 1 (2): 79–86, this paper discusses in greater detail the interrelations between the concepts of EEG sample vector, eigenvalue and eigenvector. It also describes how the method for assigning locations to uncorrelated EEG basic waveforms named eigenfunctions can be further developed by normalizing the EEG samples to unity global field power before computation of covariance. This enhances local persistence as a feature for revealing low-amplitude activity of possible diagnostic significance, even in the presence of more dominant activity.     

对应分析在探讨疾病季节分布中的应用

目的探讨对应分析方法在疾病季节分布中的应用。方法用对应分析方法对兖州市8种主要传染病各月份发病情况进行分析。结果从对应分析的因子负荷图中可以看出有些疾病具有明显的季节性。结论因子负荷图直观地表述了各疾病与月份之间的内在联系与分布特征。理论与实践表明对应分析法适宜于疾病与季节性关系的分析,并可获得良好的效果,能为卫生决策者提供准确的信息。     

合理进行多元分析——定量资料对应分析

本文目的是介绍与定量资料对应分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括变量与样品、显变量与隐变量、因子分析、R型分析与Q型分析、对应分析;计算方法涉及基本原理、变量变换、构建R型和Q型协方差矩阵、因子分析;两个实例分别为“某年中国10个省份农村居民家庭人均消费支出数据”和“不同民族的各种基因出现的频率”;借助SAS软件,对两个实例中的定量资料进行了定量资料对应分析,并对SAS输出结果做出了解释。     

Design of a low-sensitivity,minimum norm and structurally constrained control law using eigenstructure assignment

The freedom for eigenvalue assignment in specified areas of the complex plane and of the scope for placing the corresponding eigenvectors is utilized to form an analytical gradient-based optimization problem which may be used to determine a low-sensitivity eigenvalue assignment with a structurally constrained and low-norm linear gain matrix. Examples are used to compare the properties of such optimized controllers with those obtained using single-objective design techniques.     

On a scale as a sum of manifest variables

The most common approach for a scale construction is to create a scale as a sum of manifest variables (a “sum scale”). When we use the sum scale for analysis, we implicitly assume that there is a one-dimensional latent structure representing the manifest data on a multidimensional space. In this commentary, we review basics of identifying a latent structure using measured variables with a minimum linear algebra. We demonstrate the technique using Fisher's iris data as an illustration. We examine the relationships between resulting latent variables and the sum scale to evaluate goodness of the sum scale. As a practical solution, in general, we could create a sum scale using a set of positively and highly correlated measured variables. More care is needed when the data are not unidimensional.     

特征值在选择统计方法中的应用

借助初步计算，探索选择适宜统计方法的依据。方法：采用几种统计方法分析出生缺陷的地区聚集性，通过分析结果间比较，找出简便、有效的衡量统计方法优劣的指标。结果：累计贡献率，多维标度法前4个特征向量为84．97％，主成分分析法前2个特征向量为73．22％。结论：凡涉及特征值的统计方法，可根据与特征值相应的累计贡献率大小进行统计方法选择。     

一种模式匹配快速算法

在定义模式串的特征值之后,给出了判断两等长串匹配的必要条件以及两相邻子串的特征值之间的递推关系.在此基础上,提供一种模式匹配快速算法,其时间复杂度可达O(n).该算法彻底避免了回溯现象,执行效率要比RK算法高.     

肾组织切片图像分析中的一种细胞核区域提取方法

为了对肾脏组织切片图像中的肾小球内细胞核进行分析,需要解决因切片制作过程中多种因素导致的细胞核漏提取或误提取问题,我们提出了基于多通道特征量反馈的动态阈值处理方法。首先,根据RGB色彩空间的R通道信息与CMYK色彩空间C通道信息的综合,通过LOG滤波,得到细胞核的正确定位信息;其次,采用特征量反馈策略调整动态阈值曲面解决细胞核的粘连问题,并结合细胞核定位信息实现对粘连细胞核的精确分割。实验结果表明,该方法大大提高了细胞核提取的精度。