Составители:
Рубрика:
19
При классификации широко используют процесс выделения
множеств экспериментальных точек, обладающих определенны-
ми общими свойствами (кластеров). Этот процесс получил на-
звание кластеризации.
Задача заключается в том , чтобы найти эти свойства и по ним
классифицировать и идентифицировать объекты. Данные о класте-
рах определяются исходя из желаемой степени достоверности полу-
чаемых результ атов, и с этой точки зрения зд есь не последнее мес-
то имеет интуиция исследователя.
Основные формулы корреляционного и регрессивного анализа
1
(1/ )
n
j
j
xnx
=
=
∑
2
1
()
n
xx j
j
Sxx
=
=−
∑
2
/( 1)
xxx
Sn
σ= −
/( 1)
xxx
Snσ= −
∑
=
=
n
j
j
yny
1
)/1(
∑
=
−=
n
j
jyy
yyS
1
2
)(
)1/(
2
−=σ
nS
yyy
)1/(
−=σ
nS
yyy
1
()()
n
xy j j
j
Sxxyy
=
=−−
∑
/( 1)
xy xy
Sn
σ= −
//()
xy xy xx yy xy x y
rS SS==σσσ
, где / и
xy xx
ybxa bS S aybx
=+ = =−
!
, где / и
xy yy
xbya b S S a xby
′′ ′ ′ ′
=+ = =−
Переменная х
Переменная y
Объем выборки
Среднее значение
Сумма квадратов отклонений
Дисперсия
Стандартное отклонение
Сумма произведений
отклонений
Ковариация
Коэффициент корреляции
Уравнение линейной регрес-
сии y по x
Уравнение линейной регрес-
сии x по y
∧
n
n
Характеристика
Таблица 2.1
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- …
- следующая ›
- последняя »
