10.5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В [6] применяется алгоритм типологической регрессии к моделям обобщенных наименьших квадратов, наименьших абсолютных отклонений, ортогональной регрессии с ошибками в переменных, авторегрессионным моделям.

С другой стороны, в рамках метода типологической регрессии мы подошли к задачам распознавания образов. Используя регрессионные методы в условиях локальных линейных ограничений и неиерархическую классификацию, мы получаем алгоритмы сжатого кодирования кривых (например, кривых уровней высот в автоматической картографии). Эти алгоритмы позволяют восстанавливать непрерывные кривые, с непрерывными производными или сплайны.

Наконец, мы распространяем модели типологической регрессии (применяемые в случае количественных переменных) на ситуации, в которых требуется объяснить ординальную, качественную и количественную переменную с помощью группы разнородных переменных (смесь ординальных, качественных и количественных переменных). Мы получаем алгоритм итеративного типа, который дает одновременно

разбиение наблюдений, гиперплоскости локальных регрессий и связанные с ними оцифровки переменных.

В [6] рассматриваются различные применения этих алгоритмов, в частности, в геологии и автоматической картографии.

ЛИТЕРАТУРА

(см. скан)