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 7.5. ДИСКРИМИНАНТНЫЕ ПРИЗНАКИ, ДИСКРИМИНАНТНЫЕ ФУНКЦИИДискриминантные признаки представляют двоякий интерес. Во-первых, они нужны для классификации любых индивидов, т. е. для диагностики индивидов или их разделения на Элементарные дискриминантные признакиВ разделе 7.4 мы обсуждали свойство монотонности многомерного дистанта. Утверждалось, что с ростом размерности пространства признаков увеличиваются (или по крайней мере не уменьшаются) значения соответствующего дистанта и что при переходе от пространства признаков к его подпространствам дистант, вообще говоря, уменьшается. Можнб также показать, что пространство признаков, полученное из так называемых дискриминантных признаков, несмотря на понижение размерности, при некоторых обстоятельствах сохраняет значение исходного дистанта. Некоторые положения этого раздела основываются на доказательствах, приведенных в разделе 5.2. «Элементарными дискриминантными признаками» в данном разделе мы будем называть признаки
Здесь у — переменный Эпитет «элементарные» к понятию дискриминантной функции введен в связи с тем, что значения признаков
получим для признака
и для вектора
Числа Следует подчеркнуть отличие этих рассуждений от аналогичных в разделе 5.2. Там было введено бесконечное множество элементарных дискриминантных признаков, и даже определено линейное пространство, состоящее из дискриминантных признаков. Мы считаем более целесообразным в этой главе использовать понятие элементарного дискриминантного признака в узком смысле. Элементарные дискриминантные признаки не являются линейно-независимыми в совокупности, так как
Можно показать, что многомерный дистант совокупности элементарных дискриминантных признаков равен дистанту исходных признаков:
Содержательно это означает, что элементарные дискриминантные признаки в целом имеют такое же значение для разделения групп и проведения классификации, как и Отдельные элементарные дискриминантные признаки имеют содержательное истолкование. А именно признак Пример. По данным о гипертиреозе из раздела 7.1 получаем следующие элементарные дискриминантные функвди:
Неэлементарные дискриминантные признакиНаряду с элементарными имеются и так называемые неэлементарные дискриминантные признаки. Они являются результатом решения проблемы собственных значений
Если
называются неэлементарными дискриминантными признаками. Здесь
т. е. число неэлементарных дискриминантных признаков не превышает числа исходных признаков и по крайней мере на 1 меньше числа групп. В соответствии с этим для двух групп существует только один дискриминантный признак. Пусть
Тогда для вектора
Числа
Признаки Поэтому согласно (7.43) дистант признаков
Неэлементарных дискриминантных признаков по крайней мере столько же, сколько элементарных. Сверх того они обладают определенным свойством оптимальности. Среди всех признаков, которые можно получить путем линейных комбинаций Итак, Для
Следовательно, характеристические корни можно интерпретировать как дистанты соответствующих дискриминантных признаков. Многомерный дистант нескольких неэлементарных дискриминантных признаков равен сумме соответствующих характеристических корней. Преимущество неэлементарных дискриминантных признаков заключается в том, что согласно (7.49) их ковариационная матрица единична, т. е. их дисперсии равны 1, и внутри отдельных групп они некоррелированы. Пример. По данным о гипертиреозе из раздела 7.1 имеем
Неэлементарные дискриминантные признаки:
Они будут использованы в разделе 7.7 для диагностики отдельных индивидов. Неэлементарные признаки полезны для систематизации многомерных наблюдений именно этой оптимальностью. Они позволяют отделить существенную информацию от несущественной. Так как первые неэлементарные дискриминантные признаки обычно отражают наиболее важные взаимосвязи, с их помощью легче, чем непосредственно по исходным признакам, выдвигать и проверять научные гипотезы и теории. Таким образом, дисперсионный и дискриминантный анализы раскрывают структуру наблюдений. Поясним эту точку зрения на примере исследования Каждый такой потенциал дает значения 45 признакам, а именно: значения амплитуд в 45 фиксированных моментах времени (рис. 2). Таким образом, каждому вызванному потенциалу соответствует В данном эксперименте различают 8 ситуаций и в соответствии с ними вызванные потенциалы разделяют на 8 групп: группа 0: отсутствие психонервной нагрузки у животного (нормальное состояние); группа 1: как в группе 0, но с дополнительной физической нагрузкой (животное непрерывно двигается по вибрирующей поверхности); группа 2: наличие психонервной нагрузки у животного как результат условно-рефлекторного процесса обучения (фаза выработки условного рефлекса);
Рис. 2. Образец вызванного потенциала. Стрелками указаны моменты времени, в которые снимались значения амплитуды группа 3: как в группе 2, но с упомянутой в группе 1 дополнительной физической нагрузкой; группа 4: животное находится в фазе, когда появившийся рефлекс закрепляется путем многократных повторений (фаза закрепления рефлекса); группа 5: как в группе 4, но с упомянутой дополнительной физической нагрузкой; группа 6: более сильная психонервная нагрузка у животного с помощью усложненного процесса обучения (промежуточная фаза); группа 7: как в группе 6, но с упомянутой дополнительной физической нагрузкой. Проведенное исследование должно показать, каким образом обработка информации в мозгу зависит от внешних нагрузок. Объемы выборок (число вызванных потенциалов) для каждой группы:
На рис. 3 представлены векторы средних значений С помощью
Рис. 3. Векторы средних значений (средние вызванные потенциалы) групп а) эксперименты без нагрузки 1 — группа 0: контрольная (нормальное состояние), 2 — группа 2: фаза выработки условного рефлекса, 3 — группа 4: фаза закрепления условного рефлекса, 4 — группа 6: промежуточная фаза; б) эксперименты с дополнительной физической нагрузкой 1 — группа 1: контрольная (нормальное состояние), 2 — группа 3: фаза выработки условного рефлекса, 3 — группа 5: фаза закрепления условного рефлекса, 4 — группа 7: промежуточная фаза Если в этих В данном случае ясно, что различие между группами
Рис. 4. Дискриминантная схема, наглядно представляющая взаимное расположение средних вызванных потенциалов для всех восьми групп Это может означать, что нагрузка (вибрация) влечет за собой определенные аддитивные изменения вызванного потенциала, независимо от применяемой обучающей нагрузки. Далее из дискриминантной схемы видно, что обучающая нагрузка групп 2 или 3 (фаза выработки условного рефлекса) по сравнению с нормальным состоянием групп Выводы, полученные из дискриминантной схемы, должны быть увязаны с физической сущностью процесса и по возможности проверены путем дополнительных экспериментов. При более подробном изучении взаимосвязей можно дать содержательное истолкование отдельным направлениям в дискриминантной схеме, в частности дискриминантным признакам виде дискриминантной схемы поучительнее, чем применение критерия значимости или вычисление дистанта. Здесь нам хотелось бы еще раз подчеркнуть, что многомерный критерий значимости для обсуждаемой здесь проблемы используется при сравнении векторов средних значений
уточненный критерии (формулы (7.15)-(7.19)) дает
Размерность дискриминантного пространстваДля раскрытия структуры многомерных взаимосвязей очень важно решить вопрос о числе значимых линейных признаков. Это можно сделать с помощью критерия значимости, который в общей форме уже обсуждался в разделе 5.5. Здесь мы ограничимся описанием
Если вычисленное значение Чтобы в конкретной задаче найти статистически значимую размерность дискриминантного пространства, нужно проверять упомянутую гипотезу последовательно для Читатель, желающий использовать соответствующий критерий для небольшого числа Пример. Для данных о гипертиреозе из раздела 7.1 покажем, что второй характеристический корень
|
1 |
Оглавление
|