模式分析核方法

㈠ 模式分析的核方法的图书简介

本书详细介绍基于核的模式分析的基本概念及其应用，主要内容包括：主要理论基础，若干基于核的算法，从最简单的到较复杂的系统，例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。还描述了若干核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函数(如HMM)到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数等。
本书适用于所有从事模式识别、机器学习、神经网络及其应用的学生、教师和研究人员。

㈡ 核主元分析方法（KPCA）

临界值是指物体从一种物理状态转变到另外一种物理状态时，某一物理量所要满足的条件，相当于数学中常说的驻点．因此利用临界状态求解物理量的最大值与最小值，就成了物理中求解最值的一种重要的方法。有人认为利用临界状态求解最值应谨慎，首先须分清两状态之间的关系．

㈢ 为什么基本的SWOT分析法、BCG分析模式、PEST方法、五力分析法都没有呢，有没有更详细一点的啊

SWOT分析方法是一种企业内部分析方法，即根据企业自身的既定内在条件进行分析，找出企业的优势、劣势及核心竞争力之所在。

㈣ 商业模式的分析方法是什么 如何设计商业模式

一、商业模式的分析有很多方法，相对来说，Alexander Osterwalder的分析 方法算是非常清晰完整的。他把商业模式分成9个基本单元：

1. 目标客户：
   即公司所瞄准的客户群体。这些群体具有某些共性，从而使公司能够（针对这些共性）创造价值。定义客户群体的过程也被称为市场划分（MarketSegmentation）。目标客户可以有很多种：大众、小众、相近、相异等等。

2. 价值内涵：
即公司通过其产品和服务所能向消费者提供的价值。价值内涵说白了就是为什么客户找你不找别人。关键就是你得能解决客户的问题，满足客户的需求。价值内涵是提供给客户的一整套产品与服务的组合。典型的价值内涵有：创新、性能、定制、实用、设计、品牌、价格、节能、降耗、安全、易得、易用等等。

3. 传送渠道：

公司如何通过沟通渠道、分销渠道、销售渠道把价值内涵交付给客户。

4. 客户关系：
公司与每个目标客户建立起并保持关系。客户关系主要是为了：获取客户、保持客户、提高客户收益。

5. 收入流：
公司成功的把价值内涵提供给客户并获得收入。收入流可以是一次性的，也可以是长期的。收入流的种类有：卖产品、收使用费、收定费、出租出借、发放许可、交易费、广告费等。不同的收入流需要不同的定价方式来支持。
6. 关键资源：
建立和运转商业模式所需要的关键资源。这些资源能够让企业创造并提供价值内涵，得到市场，保持客户关系，并获得收入。这些资源包括：物质资产、知识产权、人力资源、财务资源等等。
7. 关键活动：
公司为了让商业模式运转而所必须从事的活动。只有通过这些活动，一个公司才能创造并提供价值内涵，得到市场，保持客户关系，并获得收入。主要的一些关键活动包括：生产产品、提供服务、解决问题、构建平台（如腾讯、Visa和万事达卡、eBay）。
8. 关键伙伴：
关键伙伴包括供应商和合作伙伴所形成的网络。公司之间为有效地提供价值并实现其商业化而形成合作关系网络，构成商业联盟。主要的伙伴形式有：非竞争对手间的战略联盟、竞争对手间的“竞和”、合资合作、供应商-购买者关系等。寻求合作伙伴的动力在于：优化组合、获得规模效益、减少风险和不确定性、获得特殊的资源、从事特殊的活动等。
9. 成本结构：
运营一个商业模式所需要的所有成本。创造价值、保持关系、获得收入都会产生成本。不同的商业模式有不同的成本结构，比如：固定成本为主、可变成本为主、人员成本为主（咨询）、原材料成本为主（钢铁）等等。不同的商业模式有不同的驱动因素，如成本驱动型（沃尔玛）、价值驱动型（LV、高档酒店）。

二、商业模式设计应该聚焦于价值主张、关键资源、业务平台和盈利模式四大关键要素。

1.发掘价值主张。公司通过其产品和服务所能向消费者提供的价值，它是企业对消费者的实际意义。而其后的确定目标顾客、找准价值诉求，以及优化产品组合，可以形象地表述为做正确的事：“找对人、说对话、做对事”。

2.确定目标客户。目标客户是产品的直接购买者或使用者，即描述企业准备向哪些市场区间传递价值。多根据消费习惯和方式来确立不同类型的客户。

3.找准价值诉求。价值诉求是价值追求，即追求什么样的价值，反映企业为顾客提供产品或服务所包含的核心利益，超越产品或服务形态本身。

4.优化产品组合。产品或服务是企业向顾客交付价值的载体，也是顾客购买的核心内容。产品组合是企业制造或经营的全部的有机构成方式，是企业生产和经销的全部商品的结构。

5.整合关键资源。关键资源是企业商业模式持续竞争力的来源，它涵盖企业掌握的核心资源与能力。根据产品特性对应的资源需求依赖度各有不同，因满足产品供应及产出或针对需求市场的不同而形成同行业的竞争点，综合资源的优势是核心竞争实力评估的重要组成部分。

6.打造服务平台。无论是企业价值主张，还是关键资源，都需要通过特定的运营流程和体系进行高效率配置和最大化呈现，这就需要企业通过业务协同和战略合作的方式打造业务平台。

7.构建战略同盟。战略联盟是两个或两个以上的经济实体，为了实现特定的战略目标而采取的任何股权或非股权形式的共担风险、共享利益的长期联合与合作协议。通过战略合作实现优势资源互补是快速获取综合竞争力的不二法则。

8.设计盈利模式。盈利模式是界定企业以利润形式为自身和股东获取价值的方式，它将复杂财务公式提炼为盈利生成过程中最关键的四大变量：收益模式、成本结构、目标单元盈余和资源周转率。

9.规避商业风险。任何项目都隐藏着相互影响的风险，有来自政策、金融、市场和传统文化方面的客观风险，也有来自价值观和思维方式等方面的主观风险。仅仅依靠商业模式设计是无法规避这些风险的，因此，评估与设计风险控制系统非常重要。

㈤ 模式识别核方法中的local kernel是什么意思，具体点。是仅仅指高斯径向基函数，还是什么

神经网络一般用来处理非线性可分的问题，一般来讲如果数据的类间离散度很小或者非线性程度太大的话，即使采用很高的隐层维度也不容易分，因为很多情况下根本就不可分。比如这个例子clear
clc
close all
a1=randint(2,1000,[-1000 10000]);
a2=randint(2,1000,[-10000 1000]);
a=[a1 a2];
for i=1:1000
b1(i)=0;
b2(i)=1;
end
b=[b1 b2];
c = [randperm(2000)];
d=[a;b];
for i=1:2000
e(:,i)=d(:,c(i));

end
for i=1:2000
a(1,i)=e(1,i);
a(2,i)=e(2,i);
b(1,i)=e(3,i);
end

figure(1);

plot(a1(1,:),a1(2,:),'r+');
hold on;
plot(a2(1,:),a2(2,:),'bo');
所以我们需要做一个特征变换，比如这样一组数据Xi=（x1i x2i x3i ....xni）。如果存在一种变换f，使得对于Yi=f(Xi)变得线性可分或者线性可分的程度非常更大，那么分类正确率就会更高。
实际做的时候我们往往喜欢把这个映射加入到神经网络的隐层当中，也就是说在神经网络中完成特征变换，例如你提到的RBF网络，隐层的激励函数就是核函数，最经典的是高斯径向基函数，当然还有其他各种类型的核函数。
如果要研究核函数或者对于某个模型求出来一个最佳的核函数是非常困难的，一般硕士阶段都是通过仿真实验研究模型在几种经典核函数下的特性，然后选取一个最佳的。

㈥ 核函数的方法原理

方法原理
根据模式识别理论，低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分，但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归，则存在确定非线性映射函数的形式和参数、特征空间维数等问题，而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的"维数灾难"。采用核函数技术可以有效地解决这样问题。
设x,z∈X,X属于R(n)空间,非线性函数Φ实现输入空间X到特征空间F的映射,其中F属于R(m),n<<m。根据核函数技术有:
K(x,z) =<Φ(x),Φ(z) > (1)
其中:<, >为内积,K(x,z)为核函数。从式(1)可以看出，核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算，从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的"维数灾难"等问题，从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。

㈦ 模式分析的核方法的前言

对数据模式的研究与科学研究一样有非常漫长的历史。例如，考虑一下在天文学上取得重大突破的约翰尼斯·开普勒（Johannes Kepler），他阐明了着名的三大行星运动定律，我们可以把这三个定律看做是开普勒从第谷·布拉赫（Tycho Brahe）编纂的大量的观测数据中发现的关系。
同样地，对于自动搜索模式的期望的历史至少与计算一样漫长。人们运用许多科学方法和工程方法，比如统计学、机器学习和数据挖掘等等，已在着手处理这个问题了。
模式分析（pattern analysis）处理的是（自动）检测和辨别数据中的关系这一问题。在模式分析领域，大多数统计方法和机器学习方法都假定，数据以向量形式存在，关系可以被表达成分类规则、回归函数或者聚类结构；人们通常把这些方法统称为“统计模式识别”。“句法模式识别”或者“结构模式识别”则代表了另外一种方法，其目的是从诸如串之类的数据中检测规则，这些规则往往按照语法或等价的抽象形式存在。
模式分析自动化算法的发展，经历了3次革命。20世纪60年代，引入了在向量集内检测线性关系的高效算法，并分析了这些算法的计算行为和统计行为。1957年引入的感知机 (Perceptron)算法就是一个例子。如何检测非线性关系这一问题，是那个时候的主要研究目标。尽管如此，开发具有相同效率水平的算法，并且保证该算法得到统计理论的支持，已被证明是一个很困难的目标。
20世纪80年代，模式分析领域经历了一场“非线性革命”，几乎同时引入了后向传播多层神经网络算法和高效的决策树学习算法。尽管这些方法用到了启发式算法和不完全统计分析，它们第一次使得检测非线性模式成为可能。非线性革命的影响怎么强调都不过分：它激活了诸如数据挖掘和生物信息学的整个领域。然而，这些非线性算法，是建立在梯度下降法或贪心启发式法的基础上，因而受到局部极小化的限制。由于没有很好地理解它们在统计上的行为，人们利用这些算法时还经常遇到过度拟合的问题。
模式分析算法发展的第三个阶段发生在20世纪90 年代中期，当时出现了新的被称为基于核的(kernel?based)学习方法的模式分析方法，该方法最终使得研究人员能够高效地分析非线性关系，而这种高效率原先只有线性算法才能够达到。该方法在统计分析方面进一步发展之后，在高维特征空间内也能够达到很高的效率，并且避免了过度拟合的危险。从各种角度，计算的、统计的和概念的角度来看，在这第三个阶段发展起来的非线性模式分析算法，和线性算法一样，高效而富有理论根据。神经网络和决策树中典型的局部极小化问题和过度拟合问题，也已得到解决。同时，这些方法在处理非向量型数据方面非常有效，这样就建立起了和模式分析的其他分支的联系。
基于核的学习方法，首先以支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的形式出现，支持向量机是一种用来摆脱上面提到的计算和统计上的困难的分类算法。然而，很快就产生了基于核的算法，它能够解决分类以外的问题。人们越来越清楚地认识到，这种方法引起了模式分析领域的一场革命。这里，全部的新工具和新技术，都由严格的理论分析所推动，在计算效率的保证下制造出来或发展起来。
此外，这种方法能够消除不同的模式识别子学科之间存在的差距。它提供了一个统一的框架，来思考和操作各种类型的数据，不管它们是向量、串或更复杂的对象，同时也能够进行多种类型的模式分析，包括相关、排列、聚类等等。
本书概括地介绍了这种新方法。我们试图把一个年轻的、茁壮成长中的研究团队的10年深入研究，浓缩到本书的章节中。该团队的研究者们已经一起创造了一个模式分析方法类，该类已成为从业人员工具箱的一个重要部分。
本书介绍的算法能识别多种关系，从传统的分类和回归问题，到诸如排列和聚类等各种更专门化的问题，到包括主成分分析和典型相关分析的高级技术。而且，每一个模式分析问题，都可以和本书最后一部分论述的核函数库中的一类函数结合起来应用。这就意味着这种分析可以用于多种数据，从标准向量类型，到更复杂的诸如图像和文本文档等对象，到与生物序列、图和语法相关联的高级数据类型。
基于核的分析，对于数学家、科学家和工程师来说，是一个强大的新工具。它提供了非常丰富的方法，可以应用在模式分析、信号处理、句法模式识别和其他模式识别（从样条到神经网络）领域。简而言之，它提供了一个崭新的视角，我们仍然远没有了解它的全部潜力。
本书作者参与了基于核的学习算法的发展，对于这一方法的理论、实现、应用和普及，做出了许多贡献。他们的着作《An Introction to Support Vector Machines》已经被许多大学当做教科书和研究参考书使用。作者也在一个由欧洲委员会（European Commission）资助的工作组的机构中，协助“神经和计算学习（NeuroCOLT）”研究，这个工作组在定义新研究日程和“图像和文本的核方法（KerMIT）”项目中起到了重要作用，而该项目已经应用于文档分析领域。
作者要感谢很多人，他们通过参加讨论、提出建议，或在许多情况下给予了非常详细和富于启发意义的反馈信息，对本书做出了贡献。特别感谢Gert Lanckriet、 Michinari Momma、Kristin Bennett、Tijl DeBie、Roman Rosipal、 Christina Leslie、Craig Saunders、Bernhard Scho··lkopf、 Nicolò Cesa?Bianchi、Peter Bartlett、Colin Campbell、William Noble、 Prabir Burman、Jean?Philippe Vert、Michael Jordan、Manju Pai、Andrea Frome、 Chris Watkins、Juho Rousu、Thore Graepel、Ralf Herbrich和David Hardoon。作者还要感谢欧洲委员会和英国基金理事会EPSRC对他们基于核的学习方法的研究的支持。
Nello Cristianini是加州大学戴维斯分校（UC Davis）统计系的助理教授。Nello要感谢加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的计算机科学系和Mike Jordan，感谢他们在2001年～2002年Nello任访问讲师期间对他的款待。他也要感谢麻省理工学院的基于计算机的学习中心（MIT CBLC）和 Tommy Poggio 2002年夏天对他的款待，以及为他提供了理想的环境来写这本书的加州大学戴维斯分校（UC Davis）的统计系。本书的许多结构以Nello在加州大学伯克利分校、戴维斯分校讲授的课程和讲义为基础。
John Shawe?Taylor是南安普顿大学（University of Southampton）的计算科学教授。John要感谢伦敦大学皇家霍洛威学院（Royal Holloway）计算机科学系的同事们。在写作本书的大部分时间，他都在那里工作。

㈧ 模式分析的核方法的基本信息

英文名: Kernel Methods for Pattern Analysis
作者: （英）肖－泰勒 / （美）克瑞斯天尼
译者: 赵玲玲
ISBN: 9787111178538
页数: 306
定价: 48.00
出版社: 机械工业出版社
装帧: 平装
出版日期: 2006年1月1日

㈨ 常用的分析方法及模型有哪些

质量及生产管理工具

1.TPM：生产改善过程中的重要工具之一

2.TQM：一项持续变革的有效管理体系

3.定置管理：强化现场管理和谋求系统改善的科学管理方法

4.5S现场管理法：现场科学管理的基础工具

5.六西格玛：世界最先进的质量管理法

6.JIT生产方式：使生产有效进行的新型生产方式

7.QFD法：一种顾客驱动的先进质量管理应用技术

8.田口方法：质量管理利器、企业技术创新不可或缺的工具

9.甘特图：最常用的项目控制管理的有效工具

10.OPT：改善生产管理技术的新方式

11.PDCA：循环有效控制管理过程和工作质量的工具

12.AUDIT法：保证产品质量的先进质量管理控制方法

13.大规模定制：21世纪最重要的、最具竞争优势的生产模式