ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
75
выражение
ошибки
классификации
можно
найти
из
соотношения
Р
= 1 -
Φ(D
2
)
,
где
Ф
(. . .) -
функция
нормального
распределения
.
Рис.22. Графическое изображение результатов
дискриминантного анализа.
R
1
и R
2
– многомерные средние двух эталонных объектов. R
0
– граничное
значение для разделения двух совокупностей. Черточками показаны пробы
испытуемой совокупности.
На
рисунке
21
показана
графическая
интерпретация
понятия
дискриминантной
функции
для
двумерного
случая
.
Рисунок
22
иллюстрирует
пример
использования
дискриминантного
анализа
для
отнесения
вновь
выявленного
рудопроявления
к
одному
из
эталонных
типов
месторождений
.
8.2.8. Факторный анализ
С
возрастанием
количества
анализируемых
признаков
быстро
растет
трудность
изучения
и
классификации
характеризуемых
ими
объектов
.
Между
тем
,
любые
сложнопостроенные
системы
,
как
правило
,
управляются
сравнительно
небольшим
набором
факторов
.
Выявлению
и
анализу
этих
факторов
посвящен
широкий
круг
вычислительных
процедур
,
обычно
объединяемых
названием
«
факторный
анализ
».
Следует
однако
,
помнить
,
что
в
названной
области
выделяется
несколько
самостоятельных
процедур
:
метод
главных
компонент
(
МГК
), R–
метод
факторного
анализа
, Q–
метод
факторного
анализа
,
анализ
главных
координат
,
анализ
соответствия
(5).
Все
эти
методы
основаны
на
выделении
собственных
значений
и
собственных
векторов
ковариационной
или
корреляционной
матрицы
,
поскольку
заранее
предполагается
,
что
в
наборе
многомерных
наблюдений
скрыта
простая
структура
,
выражающаяся
через
дисперсии
и
ковариации
переменных
.
Метод
главных
компонент
позволяет
выявить
группы
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- …
- следующая ›
- последняя »
