Главная > Методы анализа данных. Подход, основанный на методе динамических сгущений
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

Глава 8. ПРИМЕР ПРИМЕНЕНИЯ ДИСКРИМИНАНТНОГО ТИПОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЯ В КОНТРОЛЕ КАЧЕСТВА

8.1. ВВЕДЕНИЕ

В этой главе приведен пример применения дискриминантного типологического анализа к задаче распознавания образов в контроле качества. Подход с помощью дискриминантного типологического анализа позволил нам построить решающие функции на классах, более подходящих для нашей задачи, чем исходные.

Изложение данного подхода интересно по следующим причинам:

можно проиллюстрировать применимость дискриминантного типологического анализа к реальной задаче, когда классы, заданные пользователем априори, являются размытыми и должны быть частично уточнены;

дискриминантный типологический анализ является новым методом. Для потенциальных пользователей это приложение дискриминантного типологического анализа является хорошим примером, которому надо следовать, чтобы получить результаты, наиболее соответствующие цели исследования с точки зрения выбора начальных разбиений, числа требуемых дискриминантных осей, числа требуемых классов;

дискриминантный типологический анализ занимает промежуточное место среди чисто дескриптивных методов и методов принятия решений. Нам представляется полезным проанализировать это промежуточное положение на примере обработки наших данных. Результаты мы сравним с результатами, полученными с помощью факторного анализа соответствий и пошагового дискриминантного анализа.

Сначала описываются исходные данные задачи. Затем показаны последовательные этапы анализа этих данных, позволяющие уточнить априорное разбиение выборки на классы. В последней части приведены решающие правила, построенные на классах, выделенных с помощью дискриминантного типологического анализа; эти правила оказываются хорошо отвечающими специфике задачи.

1
Оглавление
email@scask.ru