6.6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В практическом отношении полученные результаты обнадеживающие.
Как средство классификации факторный типологический анализ обогатился возможностями факторного анализа: знание формы сгущения, глобальные и локальные визуализации ситуации, описываемой таблицей данных, интерпретация с помощью сокращенного числа признаков, восстановление данных по ограниченному чцслу факторов и т. д. способствуют более полному описанию получаемого разбиения на классы. 1
Совокупность аффинных многообразий, полученная в итоге действия алгоритма, составляет «скелет», более близкий к сгущению, чем одно аффинное многообразие, определяемое с помощью глобального факторного анализа, который, с этой точки зрения, соответствует случаю, когда априори предполагают существование единственного класса. Привнесение алгоритма динамических сгущений делает возможным обнаружение и анализ локальных подсовокупностей, которые выделяются не случайным образом, а в результате более точной аппроксимации данных.
Это особенно интересно в случае больших таблиц, когда факторный типологический анализ позволяет как бы применить увеличительное стекло в направлениях или на плоскостях, дающих наилучшее локально 
представительство этих таблиц.
Факторный типологический анализ можно считать, следовательно, эффективным при выделении однородных групп внутри совокупностей и получении типологии поведений их подсовокупностей, но он относительно дорогостоящий, поскольку на каждом шаге алгоритма вплоть до его сходимости нужно выполнить столько факторных анализов, сколько выделено классов на этом шаге, и лишь многочисленные применения в совершенно разных областях позволят нам говорить, что сила рассматриваемого метода исследования компенсирует это
неудобство; эти применения позволят, кроме того, накопить опыт в выборе метода, наиболее отвечающего природе решаемых задач.
Различные направления приложений или обобщений появляются естественным образом: моделирование, обработка таблиц с восстановлением пропущенных данных по локальным факторам (см. 6.3.4.2), расширение множества начальных факторных гипотез и поиск нелинейных факторов.
Некоторые направления кажутся особенно интересными, например относящиеся к задачам восстановления таблиц данных по ограниченному числу локальных факторов.
ЛИТЕРАТУРА
(см. скан)
