黎鳴

（四川大學(xué)計算機學(xué)院，成都 610065)

1 潛在剖面分析

近年來，潛在變量建模（潛在結(jié)構(gòu)分析，Latent Vari?able Modeling，Latent Structural Analysis）越來越受到醫(yī)學(xué)生物、社會心理等學(xué)科的重視，其原因在于，一方面，它能通過潛在變量的概念來表示外顯變量（因變量）所蘊含的抽象且無法直接觀察的內(nèi)部關(guān)系，另一方面，傳統(tǒng)的顯變量分析方法的有效性正逐漸受到數(shù)據(jù)復(fù)雜性的影響，研究者搜集到的數(shù)據(jù)越來越底層、復(fù)雜、交錯、實時，這些數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系很難再通過簡單的轉(zhuǎn)換方法得到。而潛在剖面分析（LPA）作為一種對內(nèi)部因素間交互進行建模的方法，其有效性在醫(yī)學(xué)生物、社會心理等學(xué)科領(lǐng)域已經(jīng)得到大量的證實。LPA是一種以人為中心的潛在變量建模方法，其基本假設(shè)在于因變量間存在有意義的、共同的模式（Pattern），而這種假設(shè)與類型學(xué)（Typology）等多個研究領(lǐng)域所用的假設(shè)相仿[1]。由于其假設(shè)也包含了因變量間存在的結(jié)構(gòu)化關(guān)系，因此，LPA也被作為一種結(jié)構(gòu)化（Structural）的建模方法。

按照外顯變量與潛在變量的數(shù)據(jù)類型（連續(xù)或離散），潛在結(jié)構(gòu)分析可以分為四類，即：外顯離散且潛在離散的潛在類別分析（Latent Class Analysis），外顯連續(xù)但潛在離散的潛在剖面分析（Latent Profile Analysis），外顯離散但潛在連續(xù)的潛在特質(zhì)分析（Latent Trait Analysis），以及外顯連續(xù)且潛在連續(xù)的因素分析（Fac?tor Analysis）[2]?？梢哉f，潛在結(jié)構(gòu)分析是傳統(tǒng)因素分析的發(fā)展與擴展，與傳統(tǒng)因素分析一同建立了一個完整的潛在分析方法框架。

潛在類別分析（LCA）與潛在剖面分析（LPA）都是基于貝葉斯統(tǒng)計理論的一種，LCA為無參估計，LPA為有參估計，都采用了“屬性條件獨立性假設(shè)”（Attribute Conditional Independence Assumption），即對已知的顯變量，假設(shè)所有屬性相互獨立。對于一個具有M個屬性、K個潛變量的LCA的模型，其貝葉斯判別公式如公式

由于LPA與LCA的區(qū)別主要在外顯變量是否連續(xù)這一點上，因此，當外顯變量為連續(xù)的時候，貝葉斯決策假設(shè)外顯變量服從于多個同構(gòu)的潛在分布，通常假設(shè)該分布為正態(tài)分布。因此，屬于潛在類別k并且具有顯變量模式x的聯(lián)合概率密度函數(shù)p可以表示成公式（2）的形式[3-4]：

其中，p是服從均值μ、協(xié)方差陣為Σ的正態(tài)分布的概率密度函數(shù)，各個潛在分布通常假設(shè)均值為0，協(xié)方差可以相同也可以不相同。ηk為潛在類別概率（La?tent Class Probability），即為前文所述的先驗概率；這時候的被稱為類條件概率密度（Class-Condi?tional Probability Density）。不同于LCA的無參估計過程，LPA通常采用基于期望最大化（EM）的最大似然法（MLE）估計假設(shè)分布的參數(shù)，由于LPA通常僅需要得到估計的分布參數(shù)，因此，在LPA應(yīng)用領(lǐng)域又通常將該模型稱為貝葉斯回歸模型或貝葉斯聚類模型[5]。由于在現(xiàn)實問題中，屬性條件獨立性假設(shè)通常很難成立，通過對屬性條件獨立性假設(shè)進行放寬，由此可以得到一類稱為“半樸素貝葉斯分類器”（Semi-Na?ve Bayes Clas?sifier）的學(xué)習方法，該類方法可以建模顯變量屬性間的關(guān)系。也可以通過建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（信念網(wǎng)，Bayesian Network，Belief Network），借助有向無環(huán)圖來刻畫屬性間的關(guān)系[6]。

LPA基于貝葉斯分類器的原理，同樣獲得了很好的顯變量分類（聚類）能力。雖然LPA解決了從顯變量（因變量）到潛變量的轉(zhuǎn)化過程，但是，大部分研究仍然希望得到的是自變量與顯變量之間的關(guān)系。為此，通常做法是直接使用現(xiàn)有的分類方法建立自變量與潛變量之間的分類模型，藉由潛變量模型得到顯變量結(jié)果。這種兩段式的訓(xùn)練方式，找到的都是局部最優(yōu)的模型，而不是自變量（特征）與顯變量之間關(guān)系的最優(yōu)模型，因此，通常由此推斷的自變量與顯變量之間的解釋度（擬合優(yōu)度）都很低，現(xiàn)有文獻都規(guī)避自變量與顯變量之間的關(guān)系，而提出以“人”（潛變量）為中心的判別方式，忽視了模型的最終應(yīng)用目的。

2 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)

徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Net?work）是一種以徑向基函數(shù)為隱藏層神經(jīng)元節(jié)點的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種連接主義的模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域和計算機領(lǐng)域均得到了大量的證明，它由具有適應(yīng)性的簡單單元組成廣泛并聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)，是對生物神經(jīng)系統(tǒng)的模擬，而前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（層間全連，層內(nèi)不連）是最基本的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[6]。RBF網(wǎng)絡(luò)是一種非線性局部逼近網(wǎng)絡(luò)，能逼近任意的非線性函數(shù)，具有良好的泛化能力，同時，仍具有較好的解釋性。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常圖1所示：

圖1 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

其中x為輸入向量，xi為第i個屬性（特征），x所在的神經(jīng)元節(jié)點為輸入層；φ為高斯徑向基函數(shù)，其公式可以定義為公式Eq.3的形式，φ所在的神經(jīng)元節(jié)點為隱藏層，φj為第j個神經(jīng)元的高斯徑向基函數(shù)；Σ為求和函數(shù)，Σ所在的神經(jīng)元節(jié)點為輸出層；y為網(wǎng)絡(luò)的輸出。

RBF網(wǎng)絡(luò)可以理解為：輸入層是網(wǎng)絡(luò)與外界環(huán)境的連接，隱藏層是輸入空間到隱藏空間之間的變換，輸出層是網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)。高斯函數(shù)φ在統(tǒng)計學(xué)文獻中廣泛的解釋為核（Kernel），因此RBF網(wǎng)絡(luò)是一種類似于核回歸的核方法（模型）[7]。該網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方式通常采用兩段訓(xùn)練（2-Stage Training）的方式：第一階段，使用非監(jiān)督（Unsupervised）學(xué)習的訓(xùn)練方式尋找高斯徑向基的中心樣本，第二階段，使用監(jiān)督（Supervised）學(xué)習的訓(xùn)練方式訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

RBF網(wǎng)路與LPA方法具有極高的相似性，從LPA的方向解釋，x即為自變量（特征），φ為潛變量的概率密度函數(shù)，y為顯變量，將Σ替換為采樣函數(shù)，則該網(wǎng)絡(luò)即為RBF-LPA網(wǎng)絡(luò)。其訓(xùn)練方式也采用兩段訓(xùn)練的方式，第一階段，使用LPA樸素貝葉斯回歸的方法，確定高斯徑向基的概率參數(shù)，第二階段，使用傳統(tǒng)的BP方法訓(xùn)練整個網(wǎng)路的參數(shù)。

3 結(jié)語

本文給出了一種基于RBF的LPA方法，該方法綜合考慮了如何將LPA直接用于全局建模。雖然該思想結(jié)合了LPA易解釋，RBF效果好的優(yōu)點，但是，后續(xù)需要更多實際的應(yīng)用來證明該方法的有效性，以及從定義上給予更嚴格的證明。

參考文獻：

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[5]趙麗,李麗霞,周舒冬,等.潛在剖面分析和系統(tǒng)聚類法比較的模擬研究[J].廣東藥學(xué)院學(xué)報,2013,29(2):206-209.

[6]周志華.機器學(xué)習[M].清華大學(xué)出版社,2016.

[7]SimonHaykin,海金,Haykin.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機器學(xué)習[M].機械工業(yè)出版社,2009.