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基于网络聚类的空间分层方法
  • ISSN号:1000-0984
  • 期刊名称:《数学的实践与认识》
  • 时间:0
  • 分类:O212.4[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]中国人民大学统计学院,北京100872, [2]中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872
  • 相关基金:北京市社科基金项目(14JGA022); 国家社科基金项目(15BTJ014)
中文摘要:

提出了一种利用空间信息的分层抽样方法.首先,利用多项式回归模型估计各坐标之间的空间相关系数,然后对空间相关系数矩阵进行谱聚类分析,最终依据上述结果对总体进行分层.通过与其他抽样方法的比较证明提出的基于网络聚类的空间分层方法具有比较优良的分层效果.

英文摘要:

In this paper, we propose a stratification method utilizing the spatial information.First, we use polynomial regression method to estimate the spatial correlation between all coordinate points, then apply spectral clustering method to the matrix of spatial correlation,and finally, we can get the stratifications based on the result above. At last, we apply our method to a real data of food from the website of DianPing and confirm that our method has a good performance on stratification by comparing with other sampling methods.

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期刊信息
  • 《数学的实践与认识》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:林群
  • 地址:北京大学数学科学学院
  • 邮编:100871
  • 邮箱:bjmath@math.pku.edu.cn
  • 电话:010-62759981
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0984
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2018/O1
  • 邮发代号:2-809
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22973