6.2.3. ВЫДЕЛЕНИЕ ИЗЛИШНИХ ПРИЗНАКОВ
При применении многомерного дисперсионного и дискриминантного анализов иногда представляет интерес уменьшение числа используемых исходных признаков. Причем желательно достичь большего значения дистанта при возможно меньшем числе признаков.
Для решения этой задачи мы введем так называемые коэффициенты необходимости отдельных признаков
Коэффициент необходимости
признака
определяется как величина уменьшения дистанта
при исключении
из множества всех признаков
Из общих соображений, изложенных в разделе 5.4, следует, что
где
диагональный элемент матрицы
Для того чтобы после исключения одного признака дистант имел по возможности большое значение, исключать следует признак с наименьшем
Если исключать признаки последовательно один за другим, то на каждом шаге надо заново вычислять коэффициенты необходимости. Существует критерий значимости для проверки гипотезы об