学科
可重构性分析，信息理论，概率图形建模，多元分析离散多元建模，数据挖掘
摘要
本文概述了可重构性分析（RA），一种在系统文献中发展起来的离散多元建模方法；本教程的早期版本是Zwick（2001）。RA源自Ashby（1964），由Broekstra、Cavallo、Cellier Conant、Jones、Klir、Krippendorff等人开发（Klir，1986年、1996年）。RA与社会科学中使用的对数线（LL）统计方法相似且部分重叠（Bishop等人，1978年；Knoke和Burke，1980年）。RA还类似于电气和计算机工程中逻辑设计和机器学习（LDL）中使用的方法，并与之重叠（例如Perkowski等人，1997）。RA的应用与LL和LDL建模一样，具有多样性，包括时间序列分析、分类、分解、压缩、模式识别、预测、控制和决策分析。
RA涉及关系和映射的集合论建模以及概率/频率分布的信息论建模。它的不同用途可以根据表一所示的变量、系统、数据、问题和方法类型的维度进行分类。现在将简要讨论这些。第2节更详细地解释了RA。第3节给出了示例，第4节讨论了软件，第5节给出了结论性讨论。
DOI程序
10月108日/03684920410533958
持久标识符
http://archives.pdx.edu/ds/psu/16492
引文详细信息
Martin Zwick（2004），“可重构性分析概述”，Kybernetes，第33卷，第5/6号，第877-905页
