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本文核心內容是提出了一種基于單元配方約束條件（所有權系數(shù)非負而其和為1）的無監(jiān)督學習系統(tǒng)，以及基于約束最小二乘解的確定性算法。系統(tǒng)本身類似于結構方程模型（SEM），屬于不定方程組，傳統(tǒng)的算法包括偏最小二乘（PLS）與協(xié)方差擬合（LISREL）算法都是不確定的迭代算法，存在計算可能不收斂、結果可能不唯一的問題。本文則根據(jù)因子分析思想構造逆向影響方程，利用模長約束（潛變量的長度假設為1）作為中間技巧求得過渡解，最后添加合理的配方約束進行潛變量回歸，成功構造了系統(tǒng)的確定性線性算法，從而替代了傳統(tǒng)的迭代算法。兩個數(shù)據(jù)例子，包括收入和價格擴散指數(shù)的匯總問題和軍隊士氣模型，演示了系統(tǒng)在經(jīng)濟和心理領域的分析和分類功能，也是對無監(jiān)督學習系統(tǒng)應用范圍的極好擴充。
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