Главная > Прикладная статистика: Классификации и снижение размерности
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

ВЫВОДЫ

1. АС (см.§ 17.1) является аналогом метода главных компонент в пространстве профилей строк и столбцов ТС. В результате применения АС получаются сопряженные наборы числовых меток для строк и столбцов АС (оцифровки), что позволяет, в частности, получать визуальное отображение строк и столбцов ТС на диаграммах рассеивания. АС применим не только к ТС, но и к матрицам данных типа «объект — свойство», элементы которых неотрицательны и имеют одинаковую природу (например, доли, проценты, денежные платежи и т. д.).

2. MAC (см. § 17.2) применим к матрицам данных гипа «объект — свойство» с переменными, измеренными в неколичественных категоризованных шкалах. Его применение позволяет ввести -метрику между объектами и между категориями переменных, а также получить наборы числовых меток для объектов (новые факторы) и для категорий. Введенная -метрика и факторы могут быть использованы дальше для реализации других процедур статистического анализа, в частности для визуального отображения объектов и категорий.

3. Оцифровку неколичественных переменных (метки для категорий) можно получить и на основе максимизации некоторых статистических критериев (см. § 17.3), выбираемых в зависимости от целей дальнейшего анализа (главные компоненты, дискриминантный анализ). Получаемые наборы меток часто близки к получаемым в MAC, но, вообще говоря, не совпадают с ними.

1
Оглавление
email@scask.ru