主板六大维方法
不通电故障的检修方法:
- [( _) \7 i' v M" S* l2 c& m★不通电解决方法:0 x |0 o( F- b3 X9 Y/ H
CMOS针帽是否NORMAL（正常）状态。
3 n: a; Q! q$ g, y; O: f( q5 yCMOS电池电压是否够2.5---3V.
# I" t5 T& t; L5 J0 u; V32.768K晶体是否起振.
4 |2 w+ r) Y6 v; V) o# X* M j5VSB线路是否有问题.
: ~) k4 h: Y: RPOWER ON线是否开路.
: u) {$ k; g" D! s/ I5 QATX—SW电压是否够3.5—5V电平.) t7 u7 n$ c) W, j6 z" z3 u 74HCT系列门控芯片坏.
2 G6 D' ] d% y5 \I/O芯片坏.
* J$ c' q! y1 w* E/ N' G V+12V、-12V、+5V、-5V线路对地短路。2 a3 Y. r2 ~2 [' g4 B
南桥或ICH坏。. K: r% q8 r9 x" n/ |( d0 A
★ATX自动开机(无法关机)：
; O4 ^! M, W% K: c2 N; j5VSB低阻或对地短路。) b; ^( W+ Y7 x2 B" X' P; N8 [" h POWER ON低阻或对地短路。6 Z: U' w+ L+ o9 M6 W6 c( p G2 i( L
74系列门控芯片坏。5 D6 S$ X2 g- |5 t8 \* U
I/O芯片坏。. B) P8 s8 s+ M# |
南桥或ICH坏。% O* V; k' K3 Q1 ?7 p% ~+ I
% w, e6 E2 T" ~) e* b& R★CMOS不能保存：
$ N9 Y4 P$ k+ Z; u1 ~5 O7 N aCMOS针帽是否跳对。+ }; |/ D1 p& T1 w, P' @" [ CMOS电池电压低。- t* `3 l l( K
32。768晶体不起振。
$ Y: b- o7 g% ?# ~0 q( f- BI/O芯片坏。% D2 w6 Q0 n" u7 u0 N7 X3 v
CMOS电路中电容漏电
; D- ]! l7 k h南桥或ICH坏。
% h! M7 B( D2 C2 D主供电部分的检修方法:7 P! R O P7 v1 s. M7 t% x
★无电压:
1 m7 s% q0 c9 D. j( u
2 |0 P; c场效应管坏，开路或短路4 B- t% Q @
3 _9 P
滤波电容短路（电解电容）4 q) s- m) C- U1 M. z6 n" U' ^
电压IC 无输出
7 L) C" s: h* C( j v无12V 供电
$ b i9 @1 c" T+ ]+ V) S# _% C- o电压IC 坏
- r: ^8 L) U( S8 V. v0 V断线
9 g ?8 \0 k, Z9 |( c* T+ Y9 X; O$ Y★电压低; h7 @4 k/ i& X* c$ M
CPU 工作电压相关线路有轻微短路8 ^8 t7 q9 C. R$ e2 ]
场效应管坏了一个，输出电压也会变低/ u3 _( D [( E2 O8 X
★电压高) M5 A Q' o- T: p$ T3 G% D. X
反馈电路无作用+ n' Y3 @) y+ N) }' m
电压IC输出电压低
+ u7 z& _9 w* ?$ d, g★VID 0—4 （+5V电压） L4 c$ J$ |4 M0 X& I v' { Z
电压IC 无输出; f, X' o1 I0 c/ X* H
和CPU座相连的排阻坏
7 D7 O3 ~. H) |& @- H断线/ Y6 A' r+ c9 @. M# w( P
4 Q0 g/ ^2 }; H! E0 e! t
5 q★VTT 1.5V ! N/ H3 m- A8 @$ @# d! I
6 i$ X) }
无电压: 供电场效应管坏
4 e1 @4 U* l
5 w+ {7 dVTT1.5V 有对地短路% e4 c- Y. Z1 z& b+ L
电压高低: 场效应管供电不正常+ V0 D4 W( N. N$ N1 Z# X
场效应管坏
# E+ v( U6 T( m5 O2 T; h5 @/ a5 l1 K6 G/ L& r
# W" w# J2 [6 X; d0 |
时钟电路故障的维修:0 T0 x) |* J# ^: t( B+ W' r
& r- o s5 U- v$ |! G
★时钟IC 全部无输出0 W6 v9 A- C. O, @/ V
供电是否正常3.3V、2.5V(P4\K7只有3.3V、586级供电为3.5V）. H" Z# E) k# G7 e- o1 F" y
和输出连接的滤波电容坏（10皮法）
0 n ? ~. T& ^和输出相连的电阻损坏或假焊/ S. o8 @+ G, C' J4 e: ^
晶振未起振或与其相连的谐振电容损坏2 P' H# ]3 X) h* @4 H" {
北桥坏(反馈时钟), @0 F t6 {5 X- [3 y
南桥坏（未向时钟IC发出RST#及PD#信号）+ I. \- t4 _9 M2 V/ W2 M
★一部分无输出
3 |% j. w# H! j1 K/ l7 b; L- rIC 坏1 r8 i+ W6 `; g8 H" O1 \2 \
查不正常的部分的供电4 x- e# l5 d/ \& e0 P. Z0 D- V
- r5 ]- B5 }5 E
6 Q8 f6 P. r2 l" R/ `
复位电路的检修" C; X) i6 C( _
1、清CMOS
: C) J5 m. Q, \+ U2、查PG信号3.5—5V电平" K, v5 I1 b! v" _
3、查74HCT系列门电路(复位发生器)是否损坏
# l) j7 Y( \; B2 E4、南桥（ICH）损坏) r8 j0 [; Z5 Z
5、北桥（GMCH）损坏
6 s( X, T. U6 \" y$ a: U- V6、32.768K实时晶振损坏
" J, a4 Q/ S/ z7、查南北桥供电" s7 `" `% G. \2 a# o' G, B; i
3 Y; {9 U9 `' E2 G+ y- W$ Q
4 G1 T0 Q4 s0 W( v) r+ p- p3 P' y: x! d M( u. g
' @; X3 h5 M, C
, f+ w# n, G) U$ w" W- a# R
) h' ]" `/ W( q3 o: ~2 o第二节主板各种常见代码的维修: K: f& [+ o b. Q( h7 ~5 m ----------经验篇
3 S5 |; Z: Q2 Q6 T" z$ ^根据主板测试卡代码维修:
" q( p% f; J( }" A& c, X+ z不同主板的诊断卡走数会有不同: L! b) p: y- f4 B
1：00—C0—C1—C3—0b—0d—3d—42—6F—7F—FF
0 ?! P+ j. T1 E( \2：FF—C1—1d—2b—3d—42—6F—7F—FF
9 k3 M' f( j5 {3：FF—d3—d4—0b—2A—31—3d—4E
. m# w) x. c) E
# v8 ?, X: ]3 C! M+ J2 z8 z! ^! E- r# s( k; a$ V
常见代码的检修：* C0 e- k' X; V* F% [
1、 FF或者00的检修
) |' H0 I; ]5 ^3 `) E: G+ xA、供电不对（CPU主供电、主芯片供电和其他一些芯片的供电）( m! q1 u5 ?6 V% B
B、时钟信号不正常* s& l! Y1 m5 a) G& w5 W
C、不复位或者CPU无 PG信号; E4 \1 R) M5 W9 F y( B+ X3 _4 _
D、 BIOS程序损坏或BIOS芯片损坏
/ ~' J1 B) W+ s+ s: J1 kE、倍频不对，外频不对。CMOS清零跳线; X" Q' T/ J `' x
F、 I/O芯片损坏4 U% I5 j& k5 @( Q$ }% u4 a
G、 CPU插槽有机械损坏或者接触不良
$ c) R2 C, Y' Q+ p6 W; V% ?. YH、 PCB有断线
8 n3 y( T$ K D; G, G( D; sI、南桥损坏、北桥损坏或者虚焊
`: G. b$ ]6 M7 I2 E$ s
. W2 ~- `: D3 f% ` {. e* ?A 供电不对! g P2 P/ R$ s( [. E ]+ r/ e
★场效应管或三极管短路、击穿、开路、性能变差等$ Z! a+ |, y; t! ?: y+ m ★电源控制芯片损坏
; w+ w7 S' S3 ]# r5 O( x2 A★电容漏电、变质损坏
* R# L: a/ k: s8 k7 ?★电阻、电感变质- r: a8 M7 w; Q* \6 o
★有些主板的1.5V或者2.5V是有8脚贴片LM358来控制，此芯片损坏也会导致供电不正常
( a% j+ t% Q' U★有些主板不插CPU，使用假负载的时候，供电不正常
0 _* l |, ~ @5 N7 `1 I' L( Z★有些370主板，如果CPU的外频不对，不仅能造成CPU的供电不正常，还会是整个主板无时钟和复位信号
8 x" l) b: x% m3 L: y. }B、时钟不正常; v& T: J5 k8 X& {
★时钟发生器芯片损坏& G* m5 f3 B3 ]6 Y, m
★时钟芯片供电有问题
. M) A) P# Z$ J- T1 \3 ]8 y★如AGP无时钟而其他时钟都正常，可能北桥有问题7 M. G" m7 e) b& f8 l★有些主板有两个时钟芯片，其中旁边无晶振的是给内存供时钟的，如只有内存无时钟信号，可能此芯片坏。有些主板的内存时钟信号受北桥的控制，如果北桥有问题，也会导致内存无时钟7 A j P2 \( g
C、不复位或CPU无PG信号
8 {& r/ s( p9 y) w& j$ B& o★电源要有PG信号
a% j# x5 G. ^★相关电路的门电路逻辑芯片损坏6 f& j( R5 {; D5 ]6 S
★电源控制芯片损坏" q' z) x1 b4 u
★ I/O芯片损坏
- r' [ r( I7 l★开机复位芯片（ASUS）（MSI）# d% F) J2 x' f" `6 g! O
★南桥芯片* ^- U$ K1 }. P/ d- I$ @. \2 L
★如果ISA有RST#，而IDE无，可能是两者之间的反相器损坏了, k! u, T% T9 q1 y
★如果CPU无RST#，可能是北桥损坏，有些主板不插CPU也无RST
, a# G5 a J% W9 ?8 \; J★ PCB断线相关电路的元器件缺损
" ^. e/ w# R4 yD、BIOS程序损坏或芯片损坏& `$ j7 c4 [1 I6 h9 { J4 {7 c# C
★刷新主板BIOS
9 [: H5 u! d( T3 X e. @★换BIOS刷注意BIOS芯片的代换原则1 D ^: _1 u: A, R9 j9 A. E
8 ?, d' x1 u0 ]+ O4 I6 Y% i
* |& p. n! I% B6 W A z二、C0代码的维修
' m9 K0 Z0 ^1 \0 vA、 CPU座接触不良导致的
/ x4 w& m1 b/ h/ F) b2 rB、 BIOS程序不对$ C! o( V. q! r4 C
C、 I/O芯片损坏
( P* Y& r) G+ D; M, D# G8 _) SD、南桥芯片损坏9 n& n+ E0 V' G
E、 CPU控制总线出错，进行打阻值，有无短路或者开路
3 y8 U5 `' c* h- SF、北桥芯片坏0 k( V2 ?. e( w7 r; o2 g6 B0 `
6 @' v% N) L1 h) {
1 V$ G- A1 D+ u( c
三、C1或者D3代码的检修( h8 q6 c% K! l8 U$ I" I1 {7 u
A、 BIOS程序不对，BIOS座接触是否良好) t) j1 J6 a* [# l, j; L
B、内存槽有无机械损坏或者氧化
7 \4 Z' f! v9 L/ b/ t2 H* L1 u+ |C、内存供电是否正常- h* O. t! l- B9 J
D、 I/O芯片损坏
% F) Q/ Z( y4 l2 aE、南北桥虚焊接，用手压，同时RESET，有时候可以判断出。
[8 ?7 B# L2 j7 t4 _F、北桥芯片坏% ~( s$ B! o) s& `5 C
G、南桥芯片坏
; i7 G# r- w( I' X( yH、 CPU旁边排阻是否损坏 _, b" c7 C! G7 B+ L# \& V I、 PCB有断线
( {4 V0 M, ?& F8 U5 k# N0 G
* \6 E/ X: Y8 W0 v四、C1到C3或C5循环跳变
5 z+ D8 I/ q# B- e* bA、 BIOS程序不对
% M1 ~% Z* R5 v9 t. RB、 COM口芯片损坏
H9 e$ ^( P* WC、 I/O芯片损坏1 _; n z: h5 i1 N: c. b
D、南北桥芯片损坏
- [( `$ v2 T: eE、 32.768晶振起振是否正常
0 ^4 r$ B: |: q! p6 E! d
$ U) G- r) ?4 s: j4 A4 j
# [3 n4 b( L8 O1 r8 i; @- T五、B0代码
5 o/ U8 p7 m& b
6 B. V# ?: C/ UA、测内存的数据负载电压
7 F& U
8 j* g4 W$ E
B、清CMOS
% ]$ o' x- Q& v& P/ oC、测北桥供电是否正常2 w: a3 L s Z( |, z: L. Z6 I" `3 `% g
D、北桥坏
& O9 h, R' }7 _" BE、北桥虚焊6 J3 R" c+ K9 ]! a) f: A
) I- Z+ q' e2 {1 G
六、25代码* ~1 Z$ h# E7 ?8 }/ a
A、测试AGP核心供电& O$ O8 t2 @9 g+ [+ S0 @3 V+ f- Y2 Y% d
B、北桥供电
; x* o l6 z, S$ U, s$ eC、刷BIOS
* k& a+ ~6 b! e( {# p2 F# f" i: JD、北桥坏. x, ]- X* L% r8 S, W0 H) {8 n
9 ? e% s% F+ t6 C4 s8 I0 z1 N七、走OD后不亮, R2 s7 u4 e/ `" \' L- \2 }0 h7 x+ N
A、测试PCI 插槽之间的电阻和排阻1 o( K; q4 V4 _* `3 Z" ]
B、外频、倍频跳线$ n% ?+ L. w% E W
9 U9 v8 }5 |( u, N八、0B、31代码/ z# x7 P X* Y
A、 BIOS程序不对
/ p- z& x. T M* cB、 I/O芯片损坏
& u6 o1 b/ l! H K! ?C、南北桥损坏7 Q9 q0 A7 d* I! L' L( z% z
D、主板是否与显卡兼容
, c5 k( z4 j2 i4 R0 n7 W/ C% `E、查北桥供电
7 a. q4 t) r. L3 o5 pF、 PCB断线、板上是否沾有导电物
3 v! z8 F( J* Y& m! G
4 @G、显卡插槽损坏
7 g2 c1 l O; q7 p# r& f( m* C5 Q" q* Q. |- W0 M7 z+ l% f
九、2D代码
! S4 z( [: a% ?* O- U% { CA、测试AGP的AD线
! p/ K1 P; W; a0 P) f5 ?B、初始化INTR信号
! a, B0 v8 L B* G" ]. _# B& I, P: EC、北桥供电不正常或者北桥损坏
* w3 [. s4 S' m/ I2 |8 J
/ G2 e! [' F+ i9 k十、显示2B代码后不亮7 c: O- @. v' `# b
A、刷新BIOS% i2 i/ Z7 O+ L/ u+ y
B、时钟发生器不良
; \0 I7 T3 C- t7 z. w& S; iC、清除CMOS
3 ^7 i1 _5 T$ J* D7 LD、北桥供电不正常或损坏
7 c# f, \) m S( ]9 N& @" W
3 A, a* q/ u6 B/ ^7 ~- A: L十一、显示50代码
L, e- E6 ^3 I7 @2 qA、 I/O损坏或者I/O坏; m V8 P' c3 ~" p9 e
B、南桥供电不正常或者南桥坏7 g; ^; }0 o! k4 Y* r9 ^6 a6 D
C、 BIOS程序坏
Y J' l- p: T( l, ?5 P5 E, GD、北桥坏
3 m) X! T# V9 S' y
" h2 W$ I( j3 P- I
* U/ G/ Y- F/ m, t8 W% L! L十二、显示41代码% n/ h' \* ^" c, A7 U* h9 `
A、 BIOS程序损坏刷新BIOS2 n- a5 e3 K/ C- j( t
B、 PCB断线
3 s( ^7 I+ o9 [" N7 LC、 CPU损坏
3 y+ c, x! o5 U8 q) }D、内存条质量不佳+ h# A8 Q6 V5 a
2 P- {! y5 |+ j4 S4 P1 g" s0 ]9 v十三、BF、02代码' o: J# O2 L/ ~# A+ e
A、清除CMOS设置- g1 ~( n' f% `7 m i- B. ?- g
B、主板CMOS电路有问题
) S' p" f5 g2 ~. `. ]1 J. I
& u8 z- u2 v- a* s2 G, L十四、主板无法保存CMOS设置: V( M# J$ \) Z1 U I$ g
A、电池无电或偏低。
, ~" y" P2 ^4 l, o' ZB、bios芯片局部损坏。
9 G8 t& i+ R8 Q M) ^+ y5 x* dC、CMOS跳线根部外接电容漏电。
5 x! R( o! x$ P; e4 uD、CMOS跳线供电路径的二极管或电阻失效。
" F& S/ P8 ~% c: D& nE、南桥芯片局部损坏
9 y0 l$ c0 J; R# j- k
" ?( n( {' u2 K6 g+ R0 m4 O★★注意：凡是显示检测出错的代码，不管代码表示什么含义。首先应该刷新BIOS。
7 A5 Q# ~9 s3 N7 m4 C& J如果主板上键盘、鼠标、IDE、串并口，USB接口等，如果某一个不能用，保证供电正常的情况下，都应刷新BIOS试一下。$ N2 l- ^1 v! ^3 ]; r9 `
" E' J! h: j0 {0 {有显示后,屏幕提示的故障:
! M! `4 j: {* _& FCPU频率报错: 查跳线、设置、时钟频率等6 D1 s; s6 ~5 z8 a- m: u7 P& N
内存容量报错：内存槽接触不良、北桥虚焊、北桥坏、查内存槽的数据地址线、控制线（阻值或者波形）
" P8 C5 I- i# u6 {% U2 @硬盘控制错或者不读硬盘：1、查硬盘接口上的RESET信号或者IDE各个引脚的对地数值。2、查跟IDE相连的244 245或者排阻。3、南桥损坏
. ~2 ^# C8 i# o软驱不读或报错：1、查软驱借口的对地阻值。2、更换I/O芯片 3、南桥坏2 w6 ]$ x# |+ w: Z; A9 I& l
键盘无作用或报错：查RESET，CLK，DATA，5V及相关的线路，如键盘接口供电的电感、保险、电容，更换I/O、刷BIOS
- Y4 [$ |) q G( uCOM口无作用： 75252或75185（COM口芯片）的+-12V供电、更换75252/75185芯片、更换I/O芯片# X1 i4 k- F8 d$ `. u2 r
并口无作用：查数据线相连的小电容、更换I/O芯片、南桥坏
1 P/ b+ Q# \/ a& D+ OPS/2鼠标不能使用：查供电、CLK、DATA、相连的小电容、换I/O+ {& y
2 G) ]* ^+ T5 v- h
" o4 x/ ^0 Y6 T9 P4 U) H* h" J. Y) W# }7 t* ?, a4 B9 @2 P
5 {, x* M5 u: g& r1 y
$ J& @; {0 }! @2 k; g5 s
) A# h6 ]( w& j0 c' y0 \ }& E0 N" z* T2 J
& V9 u1 V2 c+ D& _& f& Z: B- L第三节主板维修实例
% Z% @3 R9 M1 s( J* QA、开机（通电）篇：
7 S$ G( T+ h. F: V) M0 p E: ?1、一810E主板接电源自动开机，几秒钟后自动关机。跑线路此主板为PWR直接到连到I/O，I/O低电平直接连接到PS-ON，更换IO芯片，故障排除。
1 w# S, R) m G6 t
2、一精英815EP-T主板，CMOS数据不能保存，电池电压正常。跳线帽上电压很底，将电池和跳线帽，旁边的几个电容下掉后OK。（注：IO和电池旁的二极管也有可能引起此类故障）
9 f" c0 V$ ? k: r# m( P3、杂牌810主板，故障为不开机，经测量CMOS电池电压不对，为0.4V，更换CMOS电池后，故障解决。3 X$ D2 L4 `" k3 s# h' {0 N- e
4、微星MS-6309主板，故障为加电自动开机，可以点亮，但是无法关机，查与开机电路中三极管损坏，更换后故障排除。
" j6 j) @7 s& `- t2 L- W. l0 ~5、杂牌815主板，不开机故障，经检查，南桥无3.3VSB 及1.85VSB，查线路发现与5VSB相连的一场效应管“702”损坏，更换此管后，故障排除。) D6 N/ `% P- |. U) {4 f; F7 k- M
6、845D主板，不开机故障，I/O为W83627HF，查83627 67脚无3.3V高电平，查南桥有1.85VSB，更换I/O后，故障依旧，查83627 67脚到南桥的线路，发现一三极管损坏，更换此三极管，故障排除。
, c% i7 R# `% V( P% F7、磐正462主板，KT133芯片组，不开机故障，发现PWS开关处只有0.3V电压。跑线路PWS经过限流电阻进南桥，电阻一端有3.3V高电平，跑线路找到PWS 旁路接一74HCT74门，更换74HCT74，PWS处开关3.3V电压正常，可以开机，故障排除。
; J2 M( i: f% W! }5 `# U! n
0 z4 x" s/ L" M( CB、供电篇0 _& I7 s; y3 P9 Z. N: a9 ~
实例 .一PT-694X-A1主板不亮。首先进行目视检查，未见异常，之后在检查对CPU的供电时发现Vcore为0V ，且电源开关管栅极无激励信号。该板电源控制IC U5采用了LM2637，由它控制电源开关管，用示波器检查它的激励脉冲输出脚无波形，而其Vcc脚的电压正常。在检查了U5的外围元件没问题后判定它坏了，更换U5后，该板恢复正常。. Z7 V M$ `8 S$ D3 q
% U+ H% ?9 t: w: e" ~实例 . 一技嘉6BXC主板不亮，而且是连电源的风扇也不转，该板曾有人维修过。检查电源开关管没有击穿，将机箱电源的PS-ON端与地短接以强制开机，电源仍是加不上。测5VSB端及电源启动端（POWER ON）电压正常，从而怀疑电源的某一路负载可能短路，造成电源保护。在与其他BX主板对比后，发现＋12V组的阻值异常偏低，估计问题就产生于此。一番检查后发现U1（HIP6004）的18 脚（VCC）、17脚（LGATE）对地在线电阻很小，将其焊下，测得这两脚对地离线电阻也是如此。更换后，这块主板恢复了正常。
0 D. |% z# g5 b: I* D: y2 {1 m% Y6 ~2 J+ V5 I! t; {& I! H; J
实例一ST-694XVA主板不亮。测CPU的各组供电电压，发现Vcore仅0.5V，明显异常。查电源开关管Q13﹑Q14正常，用示波器观察U19（HIP6021）激励脉冲输出端，有输出波形，U19应该没问题。仔细观察发现CE35（16V1000μ）底部爆裂，换之，该板恢复正常。3 Z: R) r. F! r. p5 ?" A7 Z# [
) P: j9 h* r o1 O; {. g实例 P4主板GIGA845IRA-533上DDR内存，测试卡跑CI不过，换BIOS涛声依旧。量内存槽，两边供电三极管电压不对。换之马上OK。
! ^- y: _, y8 x实例： GA-8IR533主板，使用电源IC为5093MTC，上假负载测试主供电为2.0V，测Q1、Q2正常，更换电源IC，主供电电压正常，上CPU，主板可点亮，搞定。/ x+ Q8 v' t+ N; H" |. |
实例: ST-694X主板电源IC为HIP6021CB,故障为无CPU主供电，查电源IC的12V供电正常,Q1、Q2正常，更换电源IC后主供电恢复正常，但关机隔几分钟后，开机，故障重现，检修电源IC外围电路，更换一两边不接地的电容后，故障彻底解决。
2 E; K) q5 b9 z
3 U; A- e实例杂牌P4845D主板，CPU供电、时钟测试点正常，但是无RST 信号，测试卡上RST灯表现正常，由此判断只有CPU无复位信号。应重点检修北桥供电，查北桥2.5V供电不正常，经查是由内存供电的一个15N03场管产生，测此场管工作不正常，无
输出，更换后，故障解决
( B* e1 A1 j/ `* w# O3 O! Q; _- g5 t" ^$ w7 L" Q8 h
' l3 O& H; [0 X; X* P8 S4 v _$ M* l其他：
1 Z/ \! x! b4 S5 t& r维修中，不加CPU的时候，大家一般都习惯忽略代码的显示，认为显示的是乱码。但是根据维修中碰到的几个例子，说明测试卡在无CPU的时候，显示的代码也需要注意。
+ q. `' Y" P! g, I D; QCMOS电路故障两例：一SIS630主板，开机后，始终显示代码BF，后检查发现CMOS电路问题，一个二极管坏掉了。一P4 P4M266主板，加电后，不论是否加CPU，测试卡代码始终显示“02”，后经检查CMOS电路中的“L43”二极管坏掉。
$ M: X' H& M/ J& @5 a- cBIOS芯片一例：一P4 SOLTEK 845GL主板，不加CPU，开机始终显示“41”，后经检查，学员在维修的时候，把BIOS芯片安反了，芯片型号为“SST 49LF002”。结果是导致BIOS剧烈发热，烧毁。( A- O q0 y" w I
CU-810主板能上CI，不能上CII且关不了机，有时不能启动。换IO后问题依旧，查PW—ON 线路发现一门电路高低电平不对，换7407后，加点测试，故障排除。
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PCA降维方法(主成分分析降维)
一、简介 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征，如颜色，纹理，sift，surf，vlad等等特征，然后将其保存，建立响应的数据索引，然后对要查询的图像提取相应的特征，与数据库中的图像特征对比，找出与之最近的图片。这里，如果我们为了提高查询的准确率，通常会提取一些较为复杂的特征，如sift，surf等，一幅图像有很多个这种特征点，每个特征点又有一个相应的描述该特征点的128维的向量，设想如果一幅图像有300个这种特征点，那么该幅图像就有300*vector（128维）个，如果我们数据库中有一百万张图片，这个存储量是相当大的，建立索引也很耗时，如果我们对每个向量进行PCA处理，将其降维为64维，是不是很节约存储空间啊？对于学习图像处理的人来说，都知道PCA是降维的，但是，很多人不知道具体的原理，为此，我写这篇文章，来详细阐述一下PCA及其具体计算过程： 二、PCA原理 1、原始数据： 为了方便，我们假定数据是二维的，借助网络上的一组数据，如下： x=[2.5, 0.5, 2.2, 1.9, 3.1, 2.3, 2, 1,1.5, 1.1]T y=[2.4, 0.7, 2.9, 2.2, 3.0, 2.7, 1.6, 1.1, 1.6, 0.9]T 2、计算协方差矩阵 什么是协方差矩阵？相信看这篇文章的人都学过数理统计，一些基本的常识都知道，但是，也许你很长时间不看了，都忘差不多了，为了方便大家更好的理解，这里先简单的回顾一下数理统计的相关知识，当然如果你知道协方差矩阵的求法你可以跳过这里。 （1）协方差矩阵： 首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出数理统计中的一些相关概念： 均值： 标准差：
模型降阶方法综述
模型降阶方法综述 大系统模型降阶是一个活跃的研究领域，比较成熟的经典降阶方法主要有：Pade逼近法，时间矩法，连分式法，Routh逼近法及棍合法等。本文综述了这一领域的现有文献，介绍了每种降阶方法的基本思想、优缺点和适用范围，特别指出了一些新的经典模型降阶方法的进展。文中最后提出了模型降阶方法的可能研究方向。 一、Pade逼近法 Pade逼近法是大系统模型简化中最早出现的一种经典降阶方法。到目前为止，人们仍然公认它是一种行之有效的传递函数降阶法。Pade逼近法是泰勒级数展开理论的应用，适用于传递函数可表示成有理多项式分式(或传递函数阵为有理分式阵)的场合。降阶方法简单，易于编制上机程序，低频(稳态)拟合性能好。但是，Pade逼近法的高频(动态)拟合性能较差且不能保证降阶模型的稳定性。因而在模型降阶方法中，很少单独使用Pade逼近法。 为了弥补Pade逼近法的不足，Brown等引入了使降阶模型稳定的补充性能准则，但却提高了降阶模型的阶次；Rossen等把造成降阶模型不稳定的极点隔离开来，并用任意稳定极点取代，可以防止降阶模型不稳定，但加大了计算量；Chuang和Shamash先后提出在0 s=和s=∞附近交替展成Pade近似式，可获得有较好动态拟合性能的降阶模型；Shih等采用线性变换方法将() G s中不稳定的极点映射到另一平面，以扩大Pade展开式的收敛域，并由此选出稳定的降阶模型。
为了克服泰勒级数收敛慢的弱点，Calfe等提出了切比雪夫多项式模型降阶方法，可获得稳定的降阶模型；Bistritz等提出了广义切比雪夫一Pade逼近法，即Darlington多项式展开法。这两种降阶方法均可使降阶模型在预定的区间上既稳定又具有最小相位，但计算量大，仅适用于单变量系统。 二、时间矩法 时间矩法首先由Paynter提出，采用与Pade逼近法类似的方法，把高阶系统和降阶模型都展成多项式，再令时间矩对应项相等，可以求得降阶模型的各系数。因此，时间矩法本质上仍是Pade遏近法，其优缺点也相似。 有的学者从时间矩或马尔可夫参数组成的Hankel阵出发，提出了相应的模型降阶方法，但本质上仍属于时间矩法的范畴。 三、连分式法 连分式是函数论中研究得比较深入的课题。1974年左右，开始应用连分式进行模型降阶，5年后，又推广于多变量系统降阶。连分式降阶法的基本出发点是：将真有理传递函数G(s)在0 s 附近展成连分式，然后截取前面起主要作用的若干项(也称偏系数)构成降阶模型。由于连分式比其他多项式或幂级数展开式收敛快，少量偏系数就能反映原系统的主要信息，所以连分式法是一种很有效的频域模型降阶方法，至今仍被广泛应用。 在降阶过程中，常用的连分式有：Cauer一I型，Cauer一II型，Cauer一III型，修正Cauer型和Jordan型等。在现代频域降阶法中，
高维数据降维方法研究
·博士论坛· 高维数据降维方法研究 余肖生,周 宁 (武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072) 摘 要:本文介绍了MDS 、Isomap 等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进 行了探讨。 关键词:高维数据;降维;MDS ;Isomap ;LLE 中图分类号:G354 文献标识码:A 文章编号:1007-7634(2007)08-1248-04 Research on Methods of Dimensionality Reduction in High -dimensional Data YU Xiao -s heng ,ZH OU Ning (Research Center for Information Resourc es of Wuhan University ,W uhan 430072,China ) A bstract :In the paper the authors introduce three ke y methods of dimensionality r eduction in high -dimen -sional dataset ,such as MDS ,Isomap .At the same time the authors discuss applications of those methods .Key words :high -dimensional data ;dimensionality reduction ;MDS ;Isomap ;LLE 收稿日期:2006-12-20 基金项目:国家自科基金资助项目(70473068) 作者简介:余肖生(1973-),男,湖北监利人,博士研究生,从事信息管理与电子商务研究;周 宁(1943-),男, 湖北钟祥人,教授,博士生导师,从事信息组织与检索、信息系统工程、电子商务与电子政务研究. 1 引 言 随着计算机技术、多媒体技术的发展,在实际应用中经常会碰到高维数据,如文档词频数据、交易数据及多媒体数据等。随着数据维数的升高,高维索引结构的性能迅速下降,在低维空间中,我们经常采用Lp 距离(当p =1时,Lp 距离称为Man -hattan 距离;当p =2时,Lp 距离称为Euclidean 距离)作为数据之间的相似性度量,在高维空间中很多情况下这种相似性的概念不复存在,这就给基于高维数据的知识挖掘带来了严峻的考验【1】 。而这些高维数据通常包含许多冗余,其本质维往往比原始的数据维要小得多,因此高维数据的处理问题可以归结为通过相关的降维方法减少一些不太相关的数据而降低它的维数,然后用低维数据的处理办法进行处理 【2-3】 。高维数据成功处理的关键在于降维方 法的选择,因此笔者拟先介绍三种主要降维方法, 接着讨论高维数据降维方法的一些应用。 2 高维数据的主要降维方法 高维数据的降维方法有多种,本文主要讨论有代表性的几种方法。 2.1 MDS (multidimensional scaling )方法 MDS 是数据分析技术的集合,不仅在这个空间上忠实地表达数据之间联系,而且还要降低数据集的维数,以便人们对数据集的观察。这种方法实质是一种加入矩阵转换的统计模式,它将多维信息 通过矩阵运算转换到低维空间中,并保持原始信息之间的相互关系 【4】 。 每个对象或事件在多维空间上都可以通过一个 点表示。在这个空间上点与点之间的距离和对象与对象之间的相似性密切相关。即两个相似的对象通过空间临近的两个点来表示,且两个不相似的对象 第25卷第8期2007年8月 情 报 科 学 Vol .25,No .8 August ,2007
高维数据的低维表示综述
高维数据的低维表示综述 一、研究背景 在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。而这些数据通常都位于维数较高的空间，例如，当我们处理200个256*256的图片序列时，通常我们将图片拉成一个向量，这样，我们得到了65536*200的数据，如果直接对这些数据进行处理，会有以下问题：首先，会出现所谓的“位数灾难”问题，巨大的计算量将使我们无法忍受；其次，这些数据通常没有反映出数据的本质特征，如果直接对他们进行处理，不会得到理想的结果。所以，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。 降维的基本原理是把数据样本从高维输入空间通过线性或非线性映射投影到一个低维空间，从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。（8） 之所以能对高维数据进行降维，是因为数据的原始表示常常包含大量冗余： · 有些变量的变化比测量引入的噪声还要小，因此可以看作是无关的 · 有些变量和其他的变量有很强的相关性(例如是其他变量的线性组合或是其他函数依赖关系)，可以找到一组新的不相关的变量。（3） 从几何的观点来看，降维可以看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也相互靠近。（12） 数据降维是以牺牲一部分信息为代价的，把高维数据通过投影映射到低维空间中，势必会造成一些原始信息的损失。所以在对高维数据实施降维的过程中如何在最优的保持原始数据的本质的前提下，实现高维数据的低维表示，是研究的重点。（8） 二、降维问题 1．定义 定义1.1降维问题的模型为(,)X F ，其中D 维数据空间集合{}1N l l X x ==（一般为D R 的一个子集），映射F :F X Y →(),x y F x →=
常见的特征选择或特征降维方法
URL:https://www.wendangku.net/doc/3d8971193.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。
2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性，结果的取值区间为[-1，1]，-1表示完全的负相关(这个变量下降，那个就会上升)，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算，经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系， Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)
降维方法
国内当前流行的文本分类算法有最大熵(MaximumEntropy，ME),K近邻法(KNN)，朴素贝叶斯法(NB)，支持向量机法(SVM)，线性最小平分拟合法(LLSF)，神经网络法(Nnet)等，其中KNN、NB和SVM的分类效果相对较好。 文本分类由文本表示，特征降维和分类器训练组成，分类算法只是其中的一个环节，另外两个环节也非常重要。目前普遍采用向量空间模型来表示文本，常见的特征词加权方法有：布尔权重、词频权重、TF—IDF权重等，常见的特征选择方法有文档频率，互信息和统计等。 基于机器学习文本分类的基础技术由文本的表示(representation) 、分类方法及效果(effectiveness)评估3 部分组成。Sebastiani对文本分类发展历程及当时的技术进行了总结，主要内容包括: (1)文本关于项(term)或特征的向量空间表示模型(VSM)及特征选择 (selection)与特征提取(extraction)两种表示空间降维(dimensionality reduction)策略,讨论了χ2,IG,MI,OR 等用于特征过滤的显著性统计量及项聚类和隐含语义索引(LSI)等特征提取方法; (2) 当时较成熟的分类模型方法,即分类器的归纳构造(inductive construction)或模型的挖掘学习过程; (3) 分类效果评估指标,如正确率(precision) 召回率(recall) 均衡点(BEP) F β(常用F1)和精度(accuracy)等,以及之前报道的在Reuters 等基准语料上的效果参考比较。 1、中文评论语料的采集 利用DOM 构建网页结构树，对结构树的分析实现了中文评论的自动采集的方
多组分分析方法综述
重金属多组分分析的研究现状 近年来，随着科技的进步，单组分重金属的检测技术已经非常成熟，但是在实际污染体系中重金属离子种类繁多，且它们之间往往存在相互干扰，传统的化学分析方法和化学分析仪器难以一次性精确的检测出各个重金属离子的浓度，需要对共存组分进行同时测定。 对共存组分进行同时测定，传统的化学分析方法是首先通过加入各种掩蔽剂进行组分的预分离，然后采用单组分重金属检测技术进行分析检测。这种方法的分离过程往往冗长繁琐，实验条件苛刻，费时费力，而且检测精度低，无法应用于污染现场的检测。 随着计算机科学技术、光谱学和化学信息学的发展，复杂体系的多组分分析已成为当今光谱技术的研究热点，应用范围涉及环境监测、石油化工、高分子化工、食品工业和制药工业等领域，而且需求日益显著。由于多重金属离子共存时会产生重金属离子间的相互作用，因此在用化学分析仪器检测时会产生相干数据干扰，对实验结果产生影响，为了使测试结果更加准确，需要在实验的基础上建立数学模型，用于数据处理，消除各重金属离子共存时产生的相干数据干扰。近年来，引入化学计量学手段，用“数学分离”部分代替复杂的“化学分离”，从而达到重金属离子的快速、简便分析测定[1]。 化学计量学是一门通过统计学或数学方法将对化学体系的测量值与体系的状态之间建立联系的学科，它应用数学、统计学和其他方法和手段（包括计算机）选择最优试验设计和测量方法，并通过对测量数据的处理和解析，最大限度地获取有关物质系统的成分、结构及其他相关信息。目前，已有许多化学计量学方法从不同程度和不同方面解决了分析化学中多组分同时测定的问题，如偏最小二乘法（PLS）、主成分回归法（PCR）、Kalman滤波法、多元线性回归（MLR）等，这些方法减少了分离的麻烦，并使试验更加科学合理。 (1) 光谱预处理技术 这些方法用来降噪、消除无关信息。 ①主成分分析法 在处理多元样本数据时，假设总体为X=（x1,x1,x3…xn），其中每个xi （i=1,2,3,…n）为要考察的数量指标，在实践中常常遇到的情况是这n个指标之间存在着相关关系。如果能从这n个指标中构造出k个互不相关的所谓综合指标（k 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 1.分类 分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 分类的方法有：决策树、贝叶斯、人工神经网络。 1.1决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。 1.2贝叶斯 贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯 计算机工程应用技术 本栏目责任编辑：梁 书 较大规模数据应用PCA 降维的一种方法 赵桂儒 （中国地震台网中心，北京100045） 摘要：PCA 是一种常用的线性降维方法，但在实际应用中，当数据规模比较大时无法将样本数据全部读入内存进行分析计 算。文章提出了一种针对较大规模数据应用PCA 进行降维的方法，该方法在不借助Hadoop 云计算平台的条件下解决了较大规模数据不能直接降维的问题，实际证明该方法具有很好的应用效果。关键词：主成分分析；降维；大数据中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2014)08-1835-03 A Method of Dimensionality Reduction for Large Scale Data Using PCA ZHAO Gui-ru (China Earthquake Networks Center,Beijing 100045,China) Abstract:PCA is a general method of linear dimensionality reduction.It is unable to read all the sample data into the memory to do analysis when the data scale becomes large.A method of dimensionality reduction for large scale data using PCA without Ha?doop is proposed in this paper.This method solves the problem that it can ’t do dimensionality reduction directly on large scale data.Practice proves that this method has a good application effect.Key words:PCA;dimensionality reduction;large scale data 现实生活中人们往往需要用多变量描述大量的复杂事物和现象，这些变量抽象出来就是高维数据。高维数据提供了有关客观现象极其丰富、详细的信息，但另一方面，数据维数的大幅度提高给随后的数据处理工作带来了前所未有的困难。因此数据降维在许多领域起着越来越重要的作用，通过数据降维可以减轻维数灾难和高维空间中其他不相关属性。所谓数据降维是指通过线性或非线性映射将样本从高维空间映射到低维空间，从而获得高维数据的一个有意义的低维表示的过程。 主成分分析（Principal Component Analysis ，PCA ）是通过对原始变量的相关矩阵或协方差矩阵内部结构的研究，将多个变量转换为少数几个综合变量即主成分，从而达到降维目的的一种常用的线性降维方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的线性组合。在实际应用中当数据规模超过计算机内存容量(例如16G)时就无法将样本数据全部读入内存来分析原始变量的内部结构，这成为PCA 在实际应用中存在的一个问题。该文从描述PCA 变换的基本步骤出发，提出了一种不需要Hadoop 等云计算平台即可对较大规模数据进行降维的一种方法，实际证明该方法具有很好的应用效果。 1PCA 变换的基本步骤 PCA 是对数据进行分析的一种技术，主要用于数据降维，方法是利用投影矩阵将高维数据投影到较低维空间。PCA 降维的一般步骤是求取样本矩阵的协方差矩阵，计算协方差矩阵的特征值及其对应的特征向量，由选择出的特征向量构成这个投影矩阵。 ?è???????? ÷÷÷÷÷÷cov(x 1,x 1),cov(x 1,x 2),cov(x 1,x 3),?,cov(x 1,x N )cov(x 2,x 1),cov(x 2,x 2),cov(x 2,x 3),?,cov(x 2,x N ) ?cov(x N ,x 1),cov(x N ,x 2),cov(x N ,x 3),?,cov(x N ,x N )（1）假设X M ×N 是一个M ×N (M >N ),用PCA 对X M ×N 进行降维分析，其步骤为：1)将矩阵X M ×N 特征中心化，计算矩阵X M ×N 的样本的协方差矩阵C N ×N ，计算出的协方差矩阵如式(1)所示，式中x i 代表X M ×N 特征中心化后的第i 列； 2)计算协方差矩阵C N ×N 的特征向量e 1,e 2...e N 和对应的特征值λ1,λ2...λN ，将特征值按从大到小排序； 3)根据特征值大小计算协方差矩阵的贡献率及累计贡献率，计算公式为： θi =λi ∑n =1 N λn i =1,2,...,N （2） 收稿日期：2014-01-20基金项目：国家留学基金资助项目（201204190040）作者简介：赵桂儒（1983-），男，山东聊城人，工程师，硕士，迈阿密大学访问学者，主要研究方向为多媒体信息处理。 1835 评价指标权重确定方法综述 *** （西安科技大学地质与环境学院西安 710600） 摘要:权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言的。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。在多因素的各种评价决策问题中，确定各因素的权重是评价决策的关健之一，本文着重介绍了专家估测法、频数统计法、因子分析权重法、信息量权数法、独立性权数法、主成份分析法、层次分析法、模糊关系方程法等几种确定权重的方法。 关键词：权重；变量；因子分析；层次分析。 The review of the weighing values’s evaluation method *** ( xi’an university of science and technology Xi’an 710600 ) Abstract: the weight is a relative concept, is aimed at a certain indicators. One refers to the weights of indicators in the evaluation of the overall relative important degree. In multi-factor evaluation of decision making problems, determine the weight of each factor is one of the key evaluation decision, this paper emphatically introduces the expert estimation method, frequency statistics, factor analysis weighting method, weighting method, independent information weighting method, principal component analysis method, analytic hierarchy process (ahp) and fuzzy relation equation method of several kinds of determining weights methods. Key words: weight; Variables; Factor analysis; Hierarchical analysis. 0 引言 多因素的评价决策问题具有广泛的理论和实际应用背景。解决多因素决策问题的许多方法都需要关于因素权重的信息。所以，如何确定权重是评价决策的关键之一。下面将分别介绍几种不同类型的方法，应用时候可以根据具体情况选用。 1专家估测法 大数据降维的经典方法 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。该数据集维度达到15000 维。大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据分析领域中最为数据分析人员称道和接受的数据降维方法。 缺失值比率(Missing Values Ratio) 该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。该方法示意图如下： 低方差滤波(Low Variance Filter) 与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数据范围相关的，因此在采用该方法前需要对数据做归一化处理。算法示意图如下： 高相关滤波(High Correlation Filter) 高相关滤波认为当两列数据变化趋势相似时，它们包含的信息也显示。这样，使 用相似列中的一列就可以满足机器学习模型。对于数值列之间的相似性通过计算相关系数来表示，对于名词类列的相关系数可以通过计算皮尔逊卡方值来表示。相关系数大于某个阈值的两列只保留一列。同样要注意的是：相关系数对范围敏感，所以在计算之前也需要对数据进行归一化处理。算法示意图如下： 随机森林/组合树(Random Forests) 组合决策树通常又被成为随机森林，它在进行特征选择与构建有效的分类器时非常有用。一种常用的降维方法是对目标属性产生许多巨大的树，然后根据对每个属性的统计结果找到信息量最大的特征子集。例如，我们能够对一个非常巨大的数据集生成非常层次非常浅的树，每颗树只训练一小部分属性。如果一个属性经常成为最佳分裂属性，那么它很有可能是需要保留的信息特征。对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。算法示意图如下： 主成分分析(PCA) 主成分分析是一个统计过程，该过程通过正交变换将原始的n 维数据集变换到一个新的被称做主成分的数据集中。变换后的结果中，第一个主成分具有最大的方差值，每个后续的成分在与前述主成分正交条件限制下与具有最大方差。降维时仅保存前m(m < n) 个主成分即可保持最大的数据信息量。需要注意的是主成分变换对正交向量的尺度敏感。数据在变换前需要进行归一化处理。同样也需要注意的是，新的主成分并不是由实际系统产生的，因此在进行PCA 变换后会丧失数据的解释性。如果说，数据的解释能力对你的分析来说很重要，那么PCA 对你来说可能就不适用了。算法示意图如下： 反向特征消除(Backward Feature Elimination) 遗传算法综述 史俊杰 摘要：遗传算法来源于进化论和群体遗传学，是计算智能的重要组成部分，正受到众多学科的高度重视。本文主要回顾了遗传算法的起源和发展历程，并对遗传算法的基本原理及特点作了简要阐述。进一步指出了遗传算法存在的问题及相应的改进措施，讨论了遗传算法在实际中的应用，并对遗传算法的未来的发展进行了探讨。 关键字：遗传算法，适应度函数，神经网络 1.遗传算法的起源 遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，即遵循适者生存、优胜劣汰的法则，也就是寻优过程中有用的保留，无用的则去除。在科学和生产实践中表现为，在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法，即找出一个最优解。这种算法是1960年由Holland提出来的，其最初的目的是研究自然系统的自适应行为，并设计具有自适应功能的软件系统。 2.遗传算法的发展过程 从二十世纪六十年代开始，密切根大学教授Holland开始研究自然和人工系统的自适应行为，在这些研究中，他试图发展一种用于创造通用程序和机器的理论。在六十年代中期至七十年代末期，Bagly发明“遗传算法”一词并发表了第一篇有关遗传算法应用的论文。1975年竖立了遗传算法发展史上的两块里程碑，一是Holland出版了经典著作“Adaptation in Nature and Artifieial System”，二是Dejong完成了具有指导意义的博士论文“An Analysis of the Behavior of a Class of Genetie Adaptive System”。进入八十年代，随着以符号系统模仿人类智能的传统人工智能暂时陷入困境，神经网络、机器学习和遗传算法等从生物系统底层模拟智能的研究重新复活并获得繁荣。进入九十年代，以不确定性、非线性、时间不可逆为内涵，以复杂问题为对象的科学新范式得到学术界普遍认同，如广义进化综合理论。由于遗传算法能有效地求解属于、NPC类型的组合优化问题及非线性多模型、多目标的函数优化问题，从而得到了多学科的广泛重视。3.遗传算法特点 遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。遗传算法具有进化计算的所有特征，同时又具有自身的特点： （1）搜索过程既不受优化函数的连续性约束，也没有优化函数导数必须存在的要 收稿日期:2008211226;修回日期:2009201224 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60372071);中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题基金资助项目(20070101);辽宁省教育厅高等学校科学研究基金资助项目(2004C031) 作者简介:吴晓婷(19852),女(蒙古族),内蒙古呼伦贝尔人,硕士研究生,主要研究方向为数据降维、模式识别等(xiaoting wu85@hot m ail . com );闫德勤(19622),男,博士,主要研究方向为模式识别、数字水印和数据挖掘等. 数据降维方法分析与研究 3 吴晓婷,闫德勤 (辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081) 摘 要:全面总结现有的数据降维方法,对具有代表性的降维方法进行了系统分类,详细地阐述了典型的降维方法,并从算法的时间复杂度和优缺点两方面对这些算法进行了深入的分析和比较。最后提出了数据降维中仍待解决的问题。 关键词:数据降维;主成分分析;局部线性嵌入;等度规映射;计算复杂度 中图分类号:TP301 文献标志码:A 文章编号:100123695(2009)0822832204 doi:10.3969/j .jssn .100123695.2009.08.008 Analysis and research on method of data dimensi onality reducti on WU Xiao 2ting,Y AN De 2qin (School of Co m puter &Infor m ation Technology,L iaoning N or m al U niversity,D alian L iaoning 116081,China ) Abstract:This paper gave a comp rehensive su mmarizati on of existing di m ensi onality reducti on methods,as well as made a classificati on t o the rep resentative methods systematically and described s ome typ ical methods in detail.Further more,it deep ly analyzed and compared these methods by their computati onal comp lexity and their advantages and disadvantages .Finally,it p r oposed the crucial p r oble m s which needed t o be res olved in future work in data di m ensi onality reducti on . Key words:data di m ensi onality reducti on;p rinci pal component analysis (PCA );l ocally linear e mbedding (LLE );is ometric mapp ing;computati onal comp lexity 近年来,数据降维在许多领域起着越来越重要的作用。通过数据降维可以减轻维数灾难和高维空间中其他不相关属性,从而促进高维数据的分类、可视化及压缩。所谓数据降维是指通过线性或非线性映射将样本从高维空间映射到低维空间,从而获得高维数据的一个有意义的低维表示的过程。数据降维的数学描述如下:a )X ={x i }N i =1是D 维空间中的一个样本集, Y ={y i }N i =1是d (d < 数据分析中常用的降维方法有哪些 对大数据分析感兴趣的小伙伴们是否了解数据分析中常用的降维方法都有哪些呢?本篇文章小编和大家分享一下数据分析领域中最为人称道的七种降维方法，对大数据开发技术感兴趣的小伙伴或者是想要参加大数据培训进入大数据领域的小伙伴就随小编一起来看一下吧。 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 我们今天以2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量为例来探讨一下，大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。因此，下面我们一下来了解一下数据分析中常用的降维方法。 缺失值比率(Missing Values Ratio) 该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。 低方差滤波(Low Variance Filter) 与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数据范围相关的，因此在采用该方法前需要对数据做归一化处理。 高相关滤波(High Correlation Filter) 高相关滤波认为当两列数据变化趋势相似时，它们包含的信息也显示。这样，使用相似列中的一列就可以满足机器学习模型。对于数值列之间的相似性通过计算相关系数来表示，对于名词类列的相关系数可以通过计算皮尔逊卡方值来表示。相关系数大于某个阈值的两列只保留一列。同样要注意的是：相关系数对范围敏感，所以在计算之前也需要对数据进行归一化处理。 随机森林/组合树(Random Forests) 组合决策树通常又被成为随机森林，它在进行特征选择与构建有效的分类器时非常有用。一种常用的降维方法是对目标属性产生许多巨大的树，然后根据对每个属性的统计结果找到信息量最大的特征子集。例如，我们能够对一个非常巨大的数据集生成非常层次非常浅的树，每颗树只训练一小部分属性。如果一个属 权重确定方法综述 引言 多指标综合评价是指人们根据不同的评价目的，选择相应的评价形式据此选择多个因素或指标，并通过一定的评价方法将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息，其中评价指标与权重系数确定将直接影响综合评价的结果。评价指标权重的确定是多目标决策的一个重要环节，因为多目标决策的基本思想是将多目标决策结果值纯量化，也就是应用一定的方法、技术、规则（常用的有加法规则、距离规则等）将各目标的实际价值或效用值转换为一个综合值；或按一定的方法、技术将多目标决策问题转化为单目标决策问题。指标权重是指标在评价过程中不同重要程度的反映，是决策(或评估)问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。按照权数产生方法的不同多指标综合评价方法可分为主观赋权评价法和客观赋权评价法两大类，其中主观赋权评价法采取定性的方法由专家根据经验进行主观判断而得到权数，然后再对指标进行综合评价，如层次分析法、综合评分法、模糊评价法、指数加权法和功效系数法等。客观赋权评价法则根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数进行综合评价，如熵值法、神经网络分析法、TOPSIS法、灰色关联分析法、主成分分析法、变异系数法等。权重的赋值合理与否，对评价结果的科学合理性起着至关重要的作用；若某一因素的权重发生变化，将会影响整个评判结果。因此，权重的赋值必须做到科学和客观，这就要求寻求合适的权重确定方法。下面就对当前应用较多的评价方法进行阐述。 一、变异系数法 变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是：在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更能反映被评价单位的差数据挖掘经典方法
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数据降维方法分析与研究_吴晓婷
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