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空间成分数据的盲源分离。 (英语) Zbl 1323.86031号

摘要:在区域地球化学中,对某一地区采集的岩石、沉积物、土壤、植物或水样进行化学元素浓度分析。因此,观察结果通常具有高维、空间依赖性和成分性质。本文针对空间相关数据提出了一种新的盲源分离方法。对于分析,假设多元观测值是潜在成分的线性组合或混合物,并且这些潜在成分的空间过程是二阶平稳且不相关的。在本方法中,通过同时对协方差矩阵和局部协方差(相关)矩阵进行对角化来恢复潜在分量。该方法在适当的数据转换后也可以很容易地应用于合成数据。以这种方式获得的分量是不相关的,并且易于解释,可以用于降维和数据不同特征的可视化表示。为了证明新方法的有效性,使用新程序重新分析了KOLA数据,并将结果与边际主成分分析和忽略空间相关性的独立成分分析的结果进行了比较。

MSC公司:

86A32型 地理统计学
86-08 地球物理问题的计算方法

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全文: 内政部

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