Главная страница сайта | Услуги решения задач по химии |
Лекции по химии | Учебник - общая химия |
-1
4 ■ |
9 |
||
- |
1 • |
||
Су |
|||
2 -* • 7 1 |
Г------CI 1 1 |
Р 1 1 |
|
-2.5 -1.5 |
-0.5 |
0.5 1.5 |
2.5 |
Компонента 1
Рис. 12.5-8. Совместное представление двух первых главных компонент и нагрузок для данных по составу волос из табл. 12.5-1.
Из направлений векторов нагрузок можно сделать выводы о дискриминирующей способности отдельных признаков. В нашем примере содержания Си, Мп, I и С1 хорошо отделяют объекты, принадлежащие к группам (2,8,5) и (3,6,7), от группы (1,4,9), а содержание Вг отделяет левый кластер (2,8,5) от двух других. Близость объекта к вектору нагрузки свидетельствует о важности соответствующего признака для построения модели главных компонент.
□ Синонимом термина метод главных компонент является термин метод Кару-нена—Леве.
Кластерный анализ
Группировка данных в кластеры (кластеризация) на основе близости их свойств (расстояний в пространстве признаков) осуществляется методами иерархического и неиерархического кластерного анализа.
Меры расстояния
Наиболее общей мерой расстояния между объектами является расстояние Минковского, или Lp- метрика:
к
(12.5-7)
.fe=l
Здесь К — число переменных (признаков), i и j — индексы г-го и j'-ro объектов соответственно.
Чаще всего используют р = 2. Такое расстояние называют евклидовым. Например, для двумерного пространства
di2 = [(хц - х21)2 + (т12 - х22)2\1/2
|
Если нужно решить контрольную по химии - обращайтесь к нам |
Copyright © 2007-2012 Zomber.Ru
Использование материалов сайта возможно при условии указания активной ссылки
Решить химию