Advertisement

关于Shapley值法的研究.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了Shapley值法的基本原理及其在不同领域的应用研究进展，并分析了该方法的优势与局限性。 Shapley值法是由Shapley L.S.在1953年提出的一种方法，用于解决多个参与者在合作过程中因利益分配而产生的矛盾问题，属于合作博弈领域。应用 Shapley 值的一个主要优势是按照成员对联盟的边际贡献率来分配利益，即每个成员所得的利益等于该成员为他所参与的所有联盟创造的平均边际利益。本段落将从Shapley值法的概念定义和实例计算两个方面进行阐述。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于Shapley值法的研究.pdf
    优质
    本文探讨了Shapley值法的基本原理及其在不同领域的应用研究进展，并分析了该方法的优势与局限性。 Shapley值法是由Shapley L.S.在1953年提出的一种方法，用于解决多个参与者在合作过程中因利益分配而产生的矛盾问题，属于合作博弈领域。应用 Shapley 值的一个主要优势是按照成员对联盟的边际贡献率来分配利益，即每个成员所得的利益等于该成员为他所参与的所有联盟创造的平均边际利益。本段落将从Shapley值法的概念定义和实例计算两个方面进行阐述。
     
  • 关于Shapley值的Matlab代码-Gale-Shapley-Matlab：快速实现Gale-Shapley延迟接受算法
    优质
    这段代码提供了使用MATLAB语言高效实现Gale-Shapley延迟接受算法的方法，适用于研究和教育目的。它基于合作博弈论中的Shapley值理论，便于理解和修改。 当应用于大型市场时，Gale-Shapley大学最优算法会受到内存瓶颈的限制。本实现旨在减少在许多大学对学生的偏好排名相同且学生对于大学也有相似偏好的情况下的内存需求。一个典型的使用案例涉及一个拥有5,000个课程和1,000,000名学生的市场环境。 延迟接受算法至少需要两个输入：一个是关于每个大学对学生排序的矩阵，另一个是所有学生对各所大学排名的效用矩阵。这些数据结构通常会占用大约37GB内存空间。这使得大多数消费级笔记本电脑和台式机无法处理，并且在高端工作站上也会因为增加的内存访问开销而降低算法运行效率。 然而，在许多录取系统中，例如2002-2003年土耳其大学课程根据四个分数来筛选学生的情况，学校只需要按照几种特定的标准对学生进行排序。这意味着所有大学实际上都属于四种偏好类型之一，并且同一类型的大学会以相同的方式对所有的申请者排名。因此，我们可以使用一个1,000,000x4的矩阵替代原有的数据结构，从而显著减少内存需求和提高算法效率。
     
  • SHAPLEY值方法简介
    优质
    SHAPLEY值方法是合作博弈论中用于公平分配联盟收益的一种数学工具，广泛应用于经济学、计算机科学等领域，确保每个参与者获得与其贡献相匹配的价值。 SHAPLEY值方法是一种用于计算合作博弈论中各个参与者对总收益贡献的方法。这种方法基于公平原则来分配每个参与者的收益份额，尤其适用于那些需要衡量个体在团队项目中的重要性和贡献度的场景。通过使用概率统计技术评估不同组合的可能性和结果，SHAPLEY值为理解复杂系统内的交互作用提供了有力工具。 该方法被广泛应用到机器学习模型解释中，特别是在处理特征的重要性时非常有效。它能够提供一个全面的方法来量化每个输入变量对预测输出的影响，而不仅仅是简单的相关性分析或线性关系评估。因此，在需要深入理解和展示模型内部逻辑的应用场景下，SHAPLEY值成为了不可或缺的一部分。 总之，尽管计算过程可能较为复杂，但其在理论上的严谨性和应用中的实用性使SHAPLEY值成为研究者和实践工作者探索合作行为及分配公平性的首选工具之一。
     
  • 关于K-均值聚类算法的研究
    优质
    简介：本文深入探讨了K-均值聚类算法的基本原理、优缺点及其在不同领域的应用情况，并提出了改进方法以提升其性能和适用性。 目前，在社会生活的各个领域广泛研究聚类问题，如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等领域。对生活中的各种数据进行分类是众多学者的研究热点之一。与分类不同的是，聚类没有先验知识可以依赖，需要通过分析数据本身的特性将它们自动划分为不同的类别。 聚类的基本定义是在给定的数据集合中寻找具有相似性质的子集，并将其定义为一个簇。每一个簇都代表了一个区域，在该区域内对象的密度高于其他区域中的密度。聚类方法有很多种形式，其中最简单的便是划分式聚类，它试图将数据划分为不相交的子集以优化特定的标准。 在实际应用中最常见的标准是误差平方和准则，即计算每个点到其对应簇中心的距离，并求所有距离之和来评估整个数据集合。K-均值算法是一种流行的方法，用于最小化聚类误差平方和。然而，这种算法存在一些显著的缺点：需要预先确定聚类数量（k），并且结果依赖于初始点的选择。 为解决这些问题，在该领域内开发了许多其他技术，如模拟退火、遗传算法等全局优化方法来改进K-均值算法的效果。尽管如此，实际应用中仍广泛使用反复运行K-均值的方法。由于其简洁的思路和易于大规模数据处理的特点，K-均值已成为最常用的聚类策略之一。 本段落针对两个主要问题提出了改进：一是初始中心点选择对结果的影响；二是通常收敛到局部最优而非全局最优解的问题，并且需要预先设定类别数k。首先，借鉴Hae-Sang等人提出的快速K-中位算法确定新簇的初始化位置，提出了一种改良版全球K-均值聚类法以寻找周围样本密度高并且远离现有簇中心点作为最佳初始位置。 其次，在研究了自组织特征映射网络（SOFM）的基础上，结合其速度快但分类精度不高和K-均值算法精度高的特点，提出了基于SOFM的聚类方法。该方法通过将大规模数据投影到低维规则网格上进行有效的探索，并利用K-均值来实现类别数自动确定。 实验表明，本段落提出的改进全局K-均值算法不仅减少了计算负担且保持了性能；而结合SOFM和K-均值的聚类策略则证实了其有效性。
     
  • 关于矩阵特征值求解的捕鱼算法研究.pdf
    优质
    本文探讨了一种新颖的“捕鱼算法”，专门用于解决矩阵特征值问题。通过模拟自然界中的捕食行为，该算法提供了一种高效且创新的方法来计算复杂矩阵的特征值。 根据圆盘定理以及矩阵特征值的性质，可以将求解特征值的问题转化为最小化问题。通过应用圆盘定理确定寻优区域，并利用捕鱼算法在复数域内计算任意数值矩阵特征值的近似值。实验结果表明，该方法具有速度快、精度高的优点，因此是一种有效且可行的方法。
     
  • 关于基于核心值的改进值约简算法的研究
    优质
    本研究探讨了一种基于核心属性的改进值约简算法，旨在提高数据处理效率和准确性。通过优化现有方法，该算法能够更有效地减少数据集中的冗余信息，保持其决策能力的同时简化数据分析流程。 为了以最少的条件属性值获取信息系统中的决策规则,我们可以使用值约简算法来删除和过滤冗余的条件属性值。在介绍基本值约简算法的基础上,对原算法考虑的情况进行了适当的补充，主要针对那些当删除记录的一些属性后不会出现重复记录且不会发生决策不一致的情形进行进一步处理。通过实例可以证明,这种改进后的算法对于获取更加精简的决策规则十分有效，并是对基本值约简算法的重要补充。
     
  • 关于决策树算法的研究.pdf
    优质
    本论文深入探讨了决策树算法的核心原理及其在分类与回归问题中的应用，并分析了该算法的优点和局限性。通过案例研究展示了其实践价值和发展前景。 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf
     
  • 关于遗传算法的研究综述（PDF）
    优质
    本论文为一篇研究综述性文章，系统地回顾了遗传算法的发展历程、核心理论及其在各个领域的应用现状，并展望了未来的研究方向。文中详细分析了遗传算法的优点和局限性，总结了大量的实验结果，并对其优化策略进行了深入探讨。此文献旨在帮助学术界和工业界的读者更好地理解遗传算法的内涵及潜在价值。 遗传算法研究综述。遗传算法是一种模拟自然选择和基因进化过程的优化技术，在多个领域有着广泛的应用。本段落将对遗传算法的基本原理、发展历程以及当前的研究热点进行梳理，旨在为相关领域的研究人员提供参考与借鉴。
     
  • SHAPLEY值方法的缺点及简介
    优质
    SHAPLEY值是一种在合作博弈论中用于公平分配收益的方法。它能确保每个参与者获得的份额既合理又公正，但计算复杂度高且难以反映即时贡献差异。 SHAPLEY值算法的缺点包括：分配方案受到收益状况的影响，并未考虑投入因素、风险因素、努力因素及客户因素等方面的差异；忽略了参与者之间的相互作用；使用SHAPLEY值计算需要知道所有可能的合作方式下的获利情况，而在实际情况中很难获得这些信息。
     
  • 关于基于密度峰值优化的模糊C均值聚类算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了一种改进的模糊C均值（FCM）聚类算法，通过引入密度峰值优化策略以增强其在处理复杂数据集时的效果和稳定性。该方法旨在提高聚类结果的质量，并广泛适用于数据挖掘及模式识别领域中的各类应用。 针对传统模糊C均值聚类算法及基于K-means优化的模糊C均值算法中存在的初始聚类中心敏感、收敛速度慢以及需要人工设定聚类数目等问题，受密度峰值聚类（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks, CFSFDP）算法启发，提出了一种改进的模糊C均值聚类方法。该方法能够自适应地生成初始聚类中心，并确定合适的聚类数量，同时优化了算法收敛的过程。实验结果显示，相比传统模糊C均值算法，新方法在准确获取簇的数量、提高性能和加快收敛速度方面表现更佳，从而实现了更好的聚类效果。