Méretcsökkentés Loginom Wiki. Méretének csökkentése Az adatelemzés méretének csökkentésének módszere

A bőr nagyszabású statisztikai elemzése során egy objektumot egy vektor ír le, amelynek mérete elegendő (az ale minden tárgyra azonos). Az emberek tiltakozása nélkülözheti a területen lévő foltok számát. Elemezze a vásárlási pontok a triviális térben még összecsukható. Bezposredne Ez teljesen természetes, a bazhannya gazdag hangulata a kis méret tisztelgésének, de „meg lehet ámulni rajtuk”.

Krym pragnennya onochnostі, є y іnshі motívumok a méret csökkentésére. Azok a bürokraták, akik elől egy pillantást vetnek a múltba, nem lehet megragadni, megfosztani a statisztikai elemzéstől. Valójában források állnak rendelkezésre a róluk szóló információkhoz. Más módon, hogyan hozható, ha a statisztikai eljárások erejének elemzésébe kerül (növekedés, a paraméterbecslések és a növekedések jellemzőinek megnövekedett szórása). Tom bazhano szórakoztatja az ilyen tisztviselőket.

Egy pillantással alkuképes, a regressziós analízis fenekének csökkentése az eladás előrejelzésére, a podrozdili 3.2.3. Először is, számos független téli tél 17-től 12-ig. Másképpen egy új tényezőt - 12 kitalált faktor lineáris függvényét - alkotok, ami a legszebb az általános értékesítési előrejelzéseknél. Elmondható, hogy ennek eredményeként az üzem mérete 18-ról 2-re változott. És az egyetlen független tényező hiánya (amelyet a vonalkombináció 3.2.3-as másodlagos szakaszában vezettünk be), hogy egy parlagon belüli állomány sok eladást jelent. .

A gazdag és méltó ajándékok elemzésekor intsünk, hogy ne egy, hanem egy élettelen növényt, hajtást tekintsünk úgy, hogy a közeli és parlagon rezeg. Ebből egyértelműen látszik, hogy a támadóképletben csökken a távolság. Adott bagatovymirnu vibirk. A kisebb dimenzióban lévő kevés vektorok közül néhányat át kell menni, az adatok struktúráját maximálisan megőrizve, a lehetőségekhez mérten, nem az információt felemésztve, hanem bosszút állni az adatokon. A Zavdannya a dermális határfelületen konkrét méretcsökkentési módszerrel konkretizálandó.

Főkomponens módszerє A méretcsökkentés egyik leggyakrabban gonosz módszere. A rúd fő gondolata az utolsó időben van, a múltban ott van a legnagyobb rozetta akkoriban. Állítsa le a vektorral tárolandó vibrátort, ugyanúgy, mint a vektorral x = (x(1), x(2), … , x(n)). Egyértelmű vonalkombinációk

Y(λ (1), λ (2), ..., λ ( n)) = λ (1) x(1) + λ (2) x(2) +… + λ ( n)x(n),

λ 2 (1) + λ 2 (2) +… + λ 2 ( n) = 1.

Itt a vektor λ = (λ (1), λ (2), ..., λ ( n)) egyetlen gömbön feküdni n-világi tér.

A fő összetevők módjára ismerni kell a maximális kimenetet, tobto. ugyanaz a λ, az esési érték varianciájának egy bizonyos maximumán Y(λ) = Y(λ (1), λ (2), ..., λ ( n)). Todi a λ vektor megadja az első fejkomponenst és a mennyiséget Y(λ) a cseppvektor vetülete NS az első fejkomponensen.

Ezután a lineáris algebra feltételeit használva nézzük meg a hipersíkot n-világi tér, merőleges az első fejelemre, és az összes vibráló elem teljes területére vetítve. A terület mérete 1 mensha, a terület mérete kisebb.

Az elemzett hipertér esetében az eljárás megismétlődik. Egy új tudja közvetlenül a legtöbb roskidu, tobto. barát feje komponens. Ekkor megjelenik az első két fejkomponensre merőleges terület. Її méret 2 mensha, kisebb a vándortér mérete. Dal - az iteráció kezdete.

Ha megnézem a lineáris algebrát, látni fogom az új bázis indukálását n-világi tér, a fő alkotóelemek ortjai.

Diszperzió, amely a bőr új fejrészét képezi, mensha, alsó elöl. Zazvychay zupinyayutsya, ha vannak mensha a megbízásokhoz. Yaksho vidibrano k fej alkatrészek, akkor a tse azt jelenti, n-világi kiterjedés a távolba, ahová menni kell k- világi, tobto. sebesség mérete n-előtt k, gyakorlatilag nem felelt meg a nyerések szerkezetének .

Az adatok vizuális elemzéséhez gyakran előfordul, hogy a kifelé irányuló vektorokat az első két fő komponens területére vetítik. Láthatja az adatok szerkezetét, láthatja az objektumok és vektorok kompakt klasztereit, amelyek jól láthatóak.

A fejelemek módszere є az egyik módszer faktoranalízis. A faktoranalízis algoritmusai alapján az információ kifejtésre kerül, de mindegyik képes lesz új alapokra váltani a n-világi tér. Fontos megérteni a "navantazhennya faktort", mivel megrekedt a kifelé irányuló tényező (változás) szerepének leírása a megfogalmazott énekvektorban új alapról.

Új ötlet a fejkomponensek módszerével szemben, hogy a nap alapjában a csoport tisztségviselőinek fejlődésével van gond. Egy csoportban össze lehet kapcsolni a faktorokat, így egy új alap elemeihez további beáramlást adhatunk. A bőrcsoport miatt javasolt egy képviselő. Az egyik módja annak, hogy a képviselőválasztást rakétaúttal helyettesítsük, egy új, a csoport számára központi faktor kialakítása, amelyre figyelni kell. A tér méretének csökkentését a tisztségviselői rendszerre való áttérés órája előtt veszik, є a csoportok képviselői. Інші tisztviselők láthatók.

A leírt eljárás további faktoranalízis nélkül megoldható. Idesya a védjegy klaszter-elemzéséről (bürokraták, zmіnnikh). A rosbitt esetében egy csoport előjelét klaszterelemző algoritmusokkal lehet beállítani. Elegendő a láthatóságot (a közelség világa, a láthatóság jelzője) és a táblákat bevezetni. Na gyere NSі Van- két jel. Láthatóság d(x, Y) között további vibrációs teljesítmény-összefüggéseket láthat:

d 1 (X, Y) = 1 – r n(X, Y), d 2 (X, Y) = 1 - ρ n(X, Y),

de r n(x, Y) - Pearson-féle korreláció vibrációs lineáris együtthatója, ρ n(x, Y) - a Spirman-féle rangkorreláció vibrációs együtthatója.

Bagatomirne shkalyuvannya... Győztes kilátásoknál (közelséglátogatások, láthatósági mutatók) d(x, Y) mіzh jelek NSі Van a nagy osztályú módszerek bagatovymirnogo skála. Egy adott bőrobjektumban a sokszögek módszereinek osztályának fő gondolata a geometriai tér egy pontja (nevezzük 1-es, 2-es vagy 3-as méreteket), amelynek koordinátái látens (látens) tényezők értékeként szolgálnak, mint pl. hogy megfelelően leírja a hatókört. Ugyanakkor a pontok között több objektumot kell eggyel helyettesíteni - azok képviselői. Tehát az objektumok hasonlóságára vonatkozó adatok - pontok formájában, az átkelésre vonatkozó adatok - a pontok memóriájában.

A gyakorlók számos dolgot megtanulnak új modellek nagy léptékű. Mindegyiküknek megvan az a problémája, hogy felmérje a faktoriális tér valódi dimenzióit. A problémát az objektumok összeadásáról szóló adatok metrikus skálázás segítségével történő feldolgozása segítségével fogom megvizsgálni.

Gyerünk є n ob'єktіv Ról ről(1), Ról ről(2), …, O(n), a skin fogadásokhoz Ról ről(én), O(j) a világ adott s(én, j). Vvazhaєmo, shho zavzhd s(én, j) = s(j, én). Sétáló számok s(én, j) nem jelentős a robotikus algoritmus leírása szempontjából. A bűzt akár a bezposrednim vimir, akár a szakértők győztesei, vagy a jellemzők leírásának kiszámítása alapján utasíthatták el.

Vigyázz az euklideszi térre n about'n'kt_v mayut buty bemutatva a konfigurációban n pontok, sőt, mint a pont-képviselők közelségének világa d(én, j) a pontok között. A pontok számával és az ábrázolandó pontok számával kapcsolatos információk megjelenítésének szakaszát a részletekért mátrixok elhagyásával kell kezdeni || s(én, j) || hogy vidstane || d(én, j) ||. A ma viglyad metrikus hasonlósági függvénye

A geometriai konfigurációt úgy kell kiválasztani, hogy a funkcionális S a legkisebb értéket érje el.

Tisztelet. A nem metrikus skála felváltja magának a megközelítésnek a közelségét és magának a látványnak a közelségét, a sorrend közelségét a közelség értelmetlen megközelítésénél és a látvány hiányánál. Cserélje ki a funkciót S Spirmen és Kendal korreláció rangsorolt ​​együtthatóinak analógjai. Más szóval, nem metrikus skála, hogy kilépjünk a skálából, hanem a világ közel áll a skálához.

Legyen az euklideszi tér razmirnist m... A kegyelem középső négyzetének minimuma látható

,

minimálisan vegye fel az összes lehetséges konfigurációt n pontok be m-világi euklideszi tér. Megmutatható, hogy a minimum elemzése a konfiguráció napján elérhető. Zrozumіlo, scho, amikor nő mα m értéke monoton változik (pontosabban nem növekedés). Meg tudod mutatni nekem m > n- 1 nyert dorivnyuє 0 (yaksho s(én, j) egy metrika). A szelíd értelmezés lehetőségeinek növelésére a szabad térben nagy a tér. A méretet azonban vibrálni kell, hogy a pontok nagy dolgok nélkül ábrázoljanak tárgyakat. Winikak táplálkozás: hogyan lehet optimálisan vibrálni a méret, tobto. természetes szám m?

Az adatok determinált elemzésének határán az élelmiszer megalapozott megjelenése, pevne, néma. Ezenkívül szükség van az α m viselkedésének adaptálására csendes modellekben. Yaksho miri közelség s(én, j) є alacsony értékekben, ami a "vásártérben" található m 0 (і, esetleg a paraméterek száma), akkor a klasszikus matematikai-statisztikai stílusban lehetőség van alapértelmezett becslés beállítására m 0, shukati az esetleges értékelésekhez stb.

Sokáig lesznek imovirnіsnі modellek. Elfogadható, ukti є foltokban a tér euklideszi terében k, de k hogy teljes legyen a nagy. Azok, akik "spravzhnya razmіrnіst" m A 0 azt jelenti, hogy az összes pont a méret dimenzióján fekszik m 0. Az értékhez elfogadható, hogy a vizsgált pontok száma egy körkörös normális eloszlásból származó rezgés, σ 2 (0) szórással. Tse jelentése, scho ob'єkti Ról ről(1), Ról ről(2), …, O(n) є szomszédosak az alsó vektorok részhalmazában, amelyek bőre yak ζ (1) e(1) + ζ (2) e(2) +… + ζ ( m 0)e(m 0), de e(1), e(2), … , e(m 0) - ortonormális bázis nagy térben m 0, amelyben pontok találhatók, és ζ (1), ζ (2), ..., ζ ( m 0) - négyzetek összesen a z normál értékeivel egyidejűleg matematikai ochikuvannya) hogy a variancia σ 2 (0).

A közelség világának elutasításának két modellje látható s(én, j). Az elsők tőlük s(én, j) az euklideszi nézőpontokból azokon a pontokon keresztül láthatók a létrehozott pontokból. Na gyere s(1),s(2), … , s(n) - Pontok jelennek meg. Todi

s(én, j) = d(c(én) + ε( én), c(j) + ε( j)), én, j = 1, 2, … , n,

de d- Evklidova a pontok között látható k-világi tér, vektorok ε (1), ε (2), ..., ε ( n) є rezgés egy kör alakú normál rozettától a k- világűr nulla matematikai esélyekkel és durva mátrixszal σ 2 (1) én, de én egyetlen mátrix. Más szóval, ε ( én) = η (1) e(1) + η (2) e(2) + ... + η ( k)e(k), de e(1), e(2), …, e(k) Ortonormális alapja annak k-világi tér, és (η ( én, t), én= 1, 2, ..., n, t= 1, 2,…, k) a független, hasonló és hasonló értékek száma nulla matematikai számítással és σ 2 (1) szórással.

A másik modellben az alkotás közepe nélkül magára a kijelzőre kerül:

s(i, j) = d(c(én), c(j)) + ε( i, j), i, j = 1, 2, … , n, én ≠ j,

de (ε ( én, j), én, j = 1, 2, … , n) - a normálértékek tartományában függetlenek a matematikai számításoktól) és a variancia σ 2 (1).

Robotoknál látható, hogy mindkét megfogalmazott modellnél a sír középső négyzetének minimuma α m n→ ∞ jmovіrno konvergál

f(m) = f 1 (m) + σ 2 (1) ( k – m), m = 1, 2, …, k,

Ilyen rangban a függvény f(m) sor az intervallumokon, ráadásul az első intervallumon a menshak shvidshe, a másikon nem. Zvidsey viplivaє, scho statisztikák

є lehetséges értékelése a m 0 .

Ugyanebből, az iMovіrnіsіnіy viplivі ajánlás elméletéből - a faktorális tér méretének értékeléseként vikoristovuvati m*. Lényeges, hogy egy hasonló ajánlást heurisztikusként fogalmazott meg a generikus skála egyik létrehozója, Kruskal J.. Vіn vіhodіv іf az információ a gyakorlati győztes léptékű nagyszabású és numerikus kísérletek. Az imovirnisna elmélet lehetővé tette az obruntuvatie eurisztikus ajánlást.

Kulcsszavak

Absztrakt tudományos statisztika a matematikából, a tudományos robotika szerzője - Olekszandr Ivanovics Orlov, Evgen Veniaminovich Lutsenko

Az egyik "növekedési pont" alkalmazott statisztikaє módszerek a statisztikai adatok terének csökkentésére. Szagok annál gyakrabban vikoristoyutsya elemzéséhez tributes konkrét alkalmazott doslіdzhennya, például szociológiai. Jól láthatóak a méretcsökkentés legígéretesebb módszerei. Főkomponens módszerє A méretcsökkentés egyik leggyakrabban gonosz módszere. Az adatok vizuális elemzéséhez gyakran előfordul, hogy a kifelé irányuló vektorokat az első két fő komponens területére vetítik. Láthatja az adatok szerkezetét, láthatja az objektumok és vektorok kompakt klasztereit, amelyek jól láthatóak. Főkomponens módszerє az egyik módszer faktoranalízis... Új ötlet a Porіvyannі z a fő összetevők Ebben az esetben a választási lehetőségek alapján vannak tényezők a csoportban. A tisztségviselők egy csoportba fognak csatlakozni, így egy új alap elemei alapján további beáramlást hajthatnak végre. A bőrcsoport miatt javasolt egy képviselő. Az egyik módja annak, hogy a képviselőválasztást rakétaúttal helyettesítsük, egy új, a csoport számára központi faktor kialakítása, amelyre figyelni kell. A tér méretének csökkentését a tisztségviselői rendszerre való áttérés órája előtt veszik, є a csoportok képviselői. Інші tisztviselők láthatók. A győztes látogatásoknál (a közelség világa, a látás jelzői) és a jelek és a tudás, módszerek nagyszerű osztálya nagy léptékű... Egy adott bőrobjektumban a sokszögek módszereinek osztályának fő gondolata a geometriai tér egy pontja (nevezzük 1-es, 2-es vagy 3-as méreteket), amelynek koordinátái látens (látens) tényezők értékeként szolgálnak, mint pl. hogy megfelelően leírja a hatókört. Az imovinus-statisztikai modell és a nem numerikus tributumok statisztikáinak eredményeinek tárolására szolgáló jak fenék, meghatározzuk a tribute terek méretének felmérésének képességét. nagy léptékű, korábban Farbal javasolta a Heuristic Mirkuvansból Számos robotot néztek meg a modellek méretének becslése(A regresszióanalízisben és az osztályozás elméletében). Adott információk az automatizált rendszer-kognitív elemzésben a tér méretének csökkentésére szolgáló algoritmusokról.

Azokhoz hasonló matematikai tudományos munkák, a tudományos robotika szerzője - Olekszandr Ivanovics Orlov, Evgen Veniaminovich Lutsenko

• Matematikai módszerek a szociológiában negyvenöt kőzetre

• Az objektumok sokfélesége nem numerikus természetben

• Paraméterértékelés: az egyszeri futtatású értékelések jobbak, mint a maximális valószínűségi értékelések

• Alkalmazott statisztika – perspektivikus nézet

  2016 / Olekszandr Orlov

• Az alkalmazott és elméleti statisztika fejlődésének kilátásai

  2016 / Olekszandr Orlov

• Határtételek csatolása és a Monte Carlo-módszer

  2015 / Olekszandr Orlov

• A nem numerikus jellegű objektumok statisztikájának fejlődéséről

  2013 / Olekszandr Orlov

• A statisztikai módszerek növekedési pontjai

  2014 / Olekszandr Orlov

• A vezérlés új, ígéretes matematikai eszközeiről

  2015 / Olekszandr Orlov

• Tekintse meg a statisztikai elismerések hatalmas mennyiségét

  2014 / Olekszandr Orlov

A statisztikák egyik „növekedési periódusa” a statisztikai adatok dimenziójának csökkentésére szolgáló módszerek. Barátságos vikáriusok illata az alkalmazott kutatások, például a szociológia adatainak elemzésekor. A dimenzionalitás csökkentése előtt megvizsgáljuk a legígéretesebb módszereket. A rezsikomponensek az egyik legnyomasztóbb módszer, amely akár a méretváltozásig is lefagyhat. Az adatok vizuális elemzéséhez a vikoriaiak az első két fő komponens tervein tervezik az eredeti vektorokat. Nevezze meg a struktúrákat, és tisztán emlékszik az ob'ktyv és okree-roztovanny vektorok nagy fényerejű kompakt klasztereire. A fő összetevők egyfaktorelemzési módszer. Az Új ötlet faktoranalízis a módszer főkomponenseivel összehasonlítva az, hogy a terhelések alapján a faktorok csoportokra bomlanak. A tényezők egyik csoportja esetében az új tényező hasonló hatással van az új alap elemeire. Ez egy nagyszerű csoport egy képviselővel. A nap óráját, megtanultam, hogyan becsüli a Viconati vibirkov, ami egy új tényező, ami a csoport táplálkozásában központi szerepet játszik. A dimenzió változása a tényezők – például a csoportok képviselői – rendszerére való áttérés során következik be. Інші gyári є kiselejtezett. Vikoristovuchi távolság (közelségi intézkedések, különbségek mutatói) mіzh jellemzői і kiterjedt osztály a többdimenziós skálázás módszerei. A Dánia módszerek kategóriájának fő gondolata körülbelül'єkt, mint a geometriai tér pontja (1., 2. vagy 3. hívásdimenzió), mivel a koordináták a csúcs (látens) értékei. olyan tényezők, mint például a mozgás, így szükség van a tárgyra. Valószínűségi és statisztikai modellezés és nem numerikus adatok statisztikáinak eredményeinek Yak butt alkalmazása igazolja az adatok dimenziójára vonatkozó becslések konzisztenciáját a többdimenziós skálázásban, amelyeket korábban Kruskal javasolt heurisztikus megfontolások alapján. A szagokat a modellek utolsó évek dimenziója sorába soroljuk (regressziós elemzésben és osztályozáselméletben). Néhány információt adunk az automatizált rendszer-kognitív elemzés dimenzióit csökkentő algoritmusokról is

Tudományos robotika szöveg a "Módszerek a statisztikai adatok terének csökkentésére" témában

UDC 519.2: 005.521: 633.1: 004.8

01.00.00 Fizika és matematika

MÓDSZEREK A STATISZTIKAI ADATOK MÉRETE CSÖKKENTÉSÉRE

Olekszandr Orlov

a közgazdaságtudomány doktora, a műszaki tudományok doktora, a fizikai és matematikai tudományok kandidátusa, egyetemi tanár

RISC BRSH-kód: 4342-4994

Moszkvai állami műszaki

egyetem im. nem. Bauman, Oroszország, 105005,

Moszkva, 2-a Baumanskaya u. 5, [e-mail védett] T

Lutsenko Evgen Veniaminovich a közgazdaságtan doktora, a műszaki tudományok kandidátusa, a RISC professzora BRSH-kód: 9523-7101 Kuban Állami Agráregyetem, Krasznodar, Oroszország [e-mail védett] com

Az alkalmazott statisztika gyarapításának egyik pontja a statisztikai adatok méretének csökkentésének módszere. Szagok annál gyakrabban vikoristoyutsya elemzéséhez tributes konkrét alkalmazott doslіdzhennya, például szociológiai. Jól láthatóak a méretcsökkentés legígéretesebb módszerei. A fejkomponens módszer az egyik legelterjedtebb méretcsökkentési módszer. Az adatok vizuális elemzéséhez gyakran előfordul, hogy a kifelé irányuló vektorokat az első két fő komponens területére vetítik. Láthatja az adatok szerkezetét, láthatja az objektumok és vektorok kompakt klasztereit, amelyek jól láthatóak. A főkomponensek módszere a faktoranalízis egyik módszere. Új ötlet a fejkomponensek módszerével szemben, hogy a nap alapjában a csoport tisztségviselőinek fejlődésével van gond. Egy csoportban össze lehet kapcsolni a faktorokat, így egy új alap elemeihez további beáramlást adhatunk. A bőrcsoport miatt javasolt egy képviselő. Az egyik módja annak, hogy a képviselőválasztást rakétaúttal helyettesítsük, egy új, a csoport számára központi faktor kialakítása, amelyre figyelni kell. A tér méretének csökkentését a tisztségviselői rendszerre való áttérés órája előtt veszik, є a csoportok képviselői. Інші tisztviselők láthatók. A győztes látogatások (közeli közelség, láthatósági jelzések), valamint a jelek és belátások esetén az összetett léptékű módszerek nagy osztálya létezik. Egy adott bőrobjektumban lévő sokszögekre vonatkozó metódusok osztályának fő gondolata egy geometriai tér pontja (módosítsa a méretét 1-re, 2-re vagy 3-ra), amelynek koordinátái a látens tényezők értékei, amelyek összességében megfelelően írja le

UDC 519.2: 005.521: 633.1: 004.8

Fizika és matematikai tudományok

A STATISZTIKAI ADATOK TÉRDIMENZIÓJÁNAK CSÖKKENTÉSÉNEK MÓDSZEREI

Orlov Alekszandr Ivanovics

Dr.Sci.Econ., Dr.Sci.Tech., Cand.Phys-Math.Sci.,

Bauman Moszkvai Állami Műszaki Egyetem, Moszkva, Oroszország

Lutsenko Eugeny Veniaminovich Dr. Sci.Econ., Cand.Tech.Sci., Professor RSCI SPIN-kód: 9523-7101

Kuban Állami Agrár Egyetem, Krasznodar, Oroszország

[e-mail védett] com

A statisztikák egyik „növekedési periódusa” a statisztikai adatok dimenziójának csökkentésére szolgáló módszerek. Barátságos vikáriusok illata az alkalmazott kutatások, például a szociológia adatainak elemzésekor. A dimenzionalitás csökkentése előtt megvizsgáljuk a legígéretesebb módszereket. A fő komponensek az egyik legfontosabb módszer, amely akár a méretváltozásig is lefagyhat. Az adatok vizuális elemzéséhez a vikoriaiak az első két fő komponens tervein tervezik az eredeti vektorokat. Nevezze meg a struktúrákat, hogy tisztán emlékezzen az ob'ktyv és a közeli vizuális vektorok magasan megvilágított kompakt klasztereire. Vezető komponensek є egyfaktoros elemzési módszer. Az új ötlet faktoranalízis a főkomponensek módszeréhez képest az, hogy a terhelések alapján a faktorok csoportokra bomlanak. A tényezők egyik csoportja esetében az új tényező hasonló hatással van az új alap elemeire. Ez egy nagyszerű csoport egy képviselővel. A nap óráját, megtanultam, hogyan becsüli a Viconati vibirkov, ami egy új tényező, ami a csoport táplálkozásában központi szerepet játszik. A dimenzió változása a tényezők – például a csoportok képviselői – rendszerére való áttérés során következik be. Інші gyári є kiselejtezett. Győzelmi távolság (a paraméterek aránya, a különbség mutatói) a rizs és a főosztályok között є többdimenziós skálázási módszerek alapján. A Dánia módszerek kategóriájának fő gondolata körülbelül'єkt, mint a geometriai tér pontja (1., 2. vagy 3. hívásdimenzió), mivel a koordináták a csúcs (látens) értékei. olyan tényezők, mint például a mozgás, így szükség van a tárgyra. Valószínűségi és statisztikai modellezés és a nem numerikus adatok statisztikájának eredményeinek jak ütős alkalmazása, igazoljuk a becslések konzisztenciáját.

ob'єkt. A birodalmi-statisztikai modell és a nem numerikus adók statisztikáinak eredményeinek tárolásának jaki, a tribute tér nagyságának becslésének képességét a Farbal által korábban a zsidó világból javasolt nagy lépték határozza meg. A modellek dimenzióinak becsléséből (regresszióanalízisben és osztályozáselméletben) számos robotot vizsgáltak. Adott információk az automatizált rendszer-kognitív elemzésben a tér méretének csökkentésére szolgáló algoritmusokról.

Kulcsszavak: MATEMATIKA, ALKALMAZOTT STATISZTIKA, MATEMATIKAI STATISZTIKA, KORPONTOK, FEJÖSSZETEVŐK MÓDSZERE, TÉNYEZŐELEMZÉS, BAGATOMIRNE SHKALYUVANYA, OTSINYUVANYANYUYANYANYUZDIULYANI

Az adatok dimenziója a többdimenziós skálázásban, amelyeket korábban Kruskal javasolt heurisztikus megfontolások alapján. A szagokat a modellek utolsó évek dimenziója sorába soroljuk (regressziós elemzésben és osztályozáselméletben). Néhány információt adunk az automatizált rendszer-kognitív elemzés dimenzióit csökkentő algoritmusokról is

Kulcsszavak: MATEMATIKA, ALKALMAZOTT STATISZTIKA, MATEMATIKAI STATISZTIKA, NÖVEKEDÉSI PONTOK, A FŐÖSSZETEVŐ ELEMZÉSE, TÉNYEZŐELEMZÉS, TÖBBDIMENZIÓS SKÁLASZTÁS, ADATDIMENZIÓ BECSLÉSE, MODELL BECSLÉSE

1. Bemutatkozás

A jak az alkalmazott statisztika egyik "növekedési pontját" jelentette, azaz a statisztikai adatok terének csökkentésének módszerét. Szagok annál gyakrabban vikoristoyutsya elemzéséhez tributes konkrét alkalmazott doslіdzhennya, például szociológiai. Jól láthatóak a méretcsökkentés legígéretesebb módszerei. Az imovinous-statisztikai modell és a nem numerikus tribute-ok statisztikáinak eredményeihez hasonlóan a Farbal által az eurisztikus világokból korábban proproponált térméret becslésének képessége is meghatározásra kerül.

A bőr nagyszabású statisztikai elemzése során egy objektumot egy vektor ír le, amelynek mérete elegendő (az ale minden tárgyra azonos). Az emberek tiltakozása nélkülözheti a területen lévő foltok számát. Elemezze a vásárlási pontok a triviális térben még összecsukható. Bezposredne Ez mind természetes є bazhannya megy bagatovymirnaya vibirka a kis mérethez

csoda." Például egy marketinges meg tudja csinálni kézzel, skіlki є különböző típusok Azok viselkedése, akik boldogok (hogy lássák a szegmenseket a piacon), és akik maguk (a hatóságokkal) szívesen belépnek közéjük.

Krym pragnennya onochnostі, є y іnshі motívumok a méret csökkentésére. Azok a bürokraták, akik elől egy pillantást vetnek a múltba, nem lehet megragadni, megfosztani a statisztikai elemzéstől. Elsősorban a róluk szóló információkat pénzügyekkel, csapatórákkal, személyi erőforrásokkal töltik meg. Más módon, hogyan hozható, ha a statisztikai eljárások erejének elemzésébe kerül (növekedés, a paraméterbecslések és a növekedések jellemzőinek megnövekedett szórása). Tom bazhano szórakoztatja az ilyen tisztviselőket.

A gazdag és méltó ajándékok elemzésekor intsünk, hogy ne egy, hanem egy élettelen növényt, hajtást tekintsünk úgy, hogy a közeli és parlagon rezeg. Ebből egyértelműen látszik, hogy a támadóképletben csökken a távolság. Adott bagatovymirnu vibirk. A kisebb dimenzióban lévő kevés vektorok közül néhányat át kell menni, az adatok struktúráját maximálisan megőrizve, a lehetőségekhez mérten, nem az információt felemésztve, hanem bosszút állni az adatokon. A Zavdannya a dermális határfelületen konkrét méretcsökkentési módszerrel konkretizálandó.

2. A főkomponensek módszere

Nyerd meg a méretcsökkentés egyik leggyakrabban gonosz módszerét. A rúd fő gondolata az utolsó időben van, a múltban ott van a legnagyobb rozetta akkoriban. A vibrátort ne vektorokkal rakjuk össze, hanem ugyanúgy az X = (x (1), x (2), ..., x (n) vektorral. Könnyen érthető vonalkombinációk

7 (^ (1), X (2),., L (n)) = X (1) x (1) + X (2) x (2) + ... + l (n) x (n) ,

X2 (1) + X2 (2) + ... + X2 (n) = 1. Itt az X = (X (1), X (2), ..., X (n)) vektor az egyetlenen fekszik gömb n -wimming tér.

A fő komponensek módjában kell tudni, hogy közvetlenül a maximális rozkidu, tobto. X is, amelyre az esés érték szórásának maximuma 7 (X) = 7 (X (1), X (2), ..., X (n)). Az X Todi vektor a kezdeti fejkomponens, a 7 (X) érték pedig az X ejtési vektor vetülete az első fejkomponensre.

Ezután a lineáris algebra fogalmait használva megnézem a hiperteret az n-világtérben, merőlegesen az első fejkomponensre, és az összes rezgő elem teljes hiperterére vetítem. A terület mérete 1-gyel kisebb, a terület nagysága kisebb.

Az elemzett hipertér esetében az eljárás megismétlődik. Egy új tudja közvetlenül a legtöbb roskidu, tobto. barát feje komponens. Ekkor megjelenik az első két fejkomponensre merőleges terület. Її méret 2 mensha, kisebb a vándortér mérete. Dal - az iteráció kezdete.

A lineáris algebra pillantásával látni fogok egy új bázis indukcióját az n-világtérben, amelynek ortjai є alapkomponensei.

Diszperzió, amely a bőr új fejrészét képezi, mensha, alsó elöl. Zazvychay zupinyayutsya, ha vannak mensha a megbízásokhoz. A fő komponensekre kerül, ami azt jelenti, hogy az n-dimenziós térből menjünk a k-dimenziós térbe, tobto. sebesség razmіrnіst z p-to, gyakorlatilag nem egyezik a szerkezet wihіdnyh tributes.

Az adatok vizuális elemzéséhez gyakran előfordul, hogy a kifelé irányuló vektorokat az első két fő komponens területére vetítik. Hívás

Jól látható az adatok szerkezete, láthatóak az objektumok és a környezet kompakt klaszterei.

3. Faktorelemzés

A fejkomponens módszer a faktoranalízis egyik módszere. A faktoriális analízis algoritmusait az algoritmusok határozták meg úgy, hogy azok új bázisra jutnak az out-of-the-box n-világtérben. Fontos megérteni a "navantazhennya faktort", mivel megrekedt a kifelé irányuló tényező (változás) szerepének leírása a megfogalmazott énekvektorban új alapról.

Új ötlet a fejkomponensek módszerével szemben, hogy a nap alapjában a csoport tisztségviselőinek fejlődésével van gond. A tisztségviselők egy csoportba fognak csatlakozni, így egy új alap elemei alapján további beáramlást hajthatnak végre. A bőrcsoport miatt javasolt egy képviselő. Az egyik módja annak, hogy a képviselőválasztást rakétaúttal helyettesítsük, egy új, a csoport számára központi faktor kialakítása, amelyre figyelni kell. A tér méretének csökkentését a tisztségviselői rendszerre való áttérés órája előtt veszik, є a csoportok képviselői. Інші tisztviselők láthatók.

A leírt eljárás további faktoranalízis nélkül megoldható. Idesya a védjegy klaszter-elemzéséről (bürokraták, zmіnnikh). A rosbitt esetében egy csoport előjelét klaszterelemző algoritmusokkal lehet beállítani. Elegendő a láthatóságot (a közelség világa, a láthatóság jelzője) és a táblákat bevezetni. Nekhai X és U - két jel. A köztük lévő d (X, Y) különbség további vibrációs korrelációs együtthatókra mutatható ki:

di (X, Y) = 1 - \ rn (X, Y) \, d2 (X, Y) = 1 - \ pn (X, Y) \, de rn (X, Y) - Pirson-korreláció vibrációs lineáris hatékonysága , pn (X, Y) - a Spirman-féle rangkorreláció vibrációs együtthatója.

4. Bagatomirne mérleg.

A győztes nézeteken (a közelség világa, a láthatóság mutatói) d (X, Y) az X és a Tanulmányokban jelekkel együtt a nagy léptékű módszerek nagy csoportja. Egy adott bőrobjektumban a sokszögek módszereinek osztályának fő gondolata a geometriai tér egy pontja (nevezzük 1-es, 2-es vagy 3-as méreteket), amelynek koordinátái látens (látens) tényezők értékeként szolgálnak, mint pl. hogy megfelelően leírja a hatókört. Ha több objektum van, az egyiket le kell cserélni két pont között - a képviselőik. Tehát az objektumok hasonlóságára vonatkozó adatok - pontok formájában, az átkelésre vonatkozó adatok - a pontok memóriájában.

5. A faktortér igazságosságának megítélésének problémája

A szociológiai adatok gyakorlati elemzése számos különböző, eltérő léptékű modellt tartalmaz. Mindegyiküknek problémája van a faktoriális tér igazságosságának értékelésével. A problémát az objektumok összeadásáról szóló adatok metrikus skálázás segítségével történő feldolgozása segítségével fogom megvizsgálni.

Nekhai є n ob'єktіv 0 (1), O (2), ..., O (n), skin wager ob'єktіv 0 (/), O (j) a їх tulajdonságok világa s (ij) adott . Vazhaєmo, s (i, j) = s (j, i). Az s (ij) számok körbejárása nem fontos a robotalgoritmus leírásához. A bűzt vagy a bezposrednim vimir, vagy a helyettes szakértők, vagy a leíró jellemzők sukupnistu kiszámításával utasíthatták el, az okból.

Az euklideszi térben n bûnobjektum n pontból álló konfigurációval van ábrázolva, ráadásul a pont-képviseletek közelségének világa az euklideszi megjelenés d (i, j) architektúrájában.

pontok között. Az egyes pontok és az általuk képviselt pontok számának megjelenítési szakaszát a bal oldali részletmátrixok útvonala határozza meg || I (,) || hogy az SM-Metric függvényé

i = £ | * (/,]) - d (/, M

A geometriai konfigurációt úgy kell kiválasztani, hogy a funkcionális S a legkisebb értéket érje el.

Tisztelet. A nem metrikus skála felváltja magának a megközelítésnek a közelségét és magának a látványnak a közelségét, a sorrend közelségét a közelség értelmetlen megközelítésénél és a látvány hiányánál. Cserélje le az S függvényt a Spirmen és Kendal korreláció rangfüggvényeinek analógjaira. Más szóval, nem metrikus skála, hogy kilépjünk a skálából, hanem a világ közel áll a skálához.

Legyen a t kis méretének euklideszi tere, a sír középső négyzetének minimuma

de minimum felveszi az euklideszi tér világának pontjainak összes lehetséges konfigurációját. Megmutatható, hogy a minimum elemzése a konfiguráció napján elérhető. Nyilvánvaló, hogy növekedéskor az at értéke monoton változik (pontosabban nem növekedés). Megmutatható, hogy m> n esetén 1 nyerte a 0-s ajtót (ami egy metrika). A szelíd értelmezés lehetőségeinek növelésére a szabad térben nagy a tér. A méretet azonban vibrálni kell, hogy a pontok nagy dolgok nélkül ábrázoljanak tárgyakat. Vinikak táplálkozás: hogyan lehet optimálisan vibrálni a teret a térbe, tobto. természetes szám m?

6. Modellek és módszerek a megadott tér méretének felmérésére

Az adatok determinált elemzésének határán az élelmiszer megalapozott megjelenése, pevne, néma. Ezenkívül módosítani kell a viselkedést a csendes intelligens modellekben. Amint a közelség s (ij) є kis mennyiségben, melynek emelkedése az „igazi disszociációban” stb.

Sokáig lesznek imovirnіsnі modellek. Elfogadható, u'kti є pettyes az euklideszi térben, amíg nagy nem lesz. Azok, amelyek "megfelelő méretűek" az m0 úthoz, azt jelentik, hogy minden pont az m0 terület mélységén fekszik. Az értékhez elfogadható, hogy a vizsgálandó pontok száma egy körkörös normáleloszlásból származó rezgés, körülbelül (0) szórással. A Tse azt jelenti, hogy 0 (1), 0 (2), ..., O (n) є nem összefüggő vip vektorokkal, amelyekből yak lesz

Z (1) e (1) + Z (2) e (2) + ... + Z (m0) e (m0), de e (1), e (2), ..., e (m0) - ortonormális alap egy széles m0 dimenzióhoz, amelyben a pontok fekszenek, és Z (1), Z (2), Z (m0) függetlenek ugyanazon normál értékek tartományában, matematikai számításokkal 0 (0).

Két közelségi modell látható s (ij). Az elsőben az s (ij) az euklideszi nézetből, a nézőpontokból pedig a nézőpontokon keresztül látható. Menjen (1), (2), ..., c (n) - pontokat kell nézni. Todi

s (i, j) = d (c (i) + e (i), c (j) + s (/)), ij = 1, 2, ..., n,

de j - az euklideszi a tér világának pontjai között jelenik meg, az e (1), e (2), ..., e (n) vektorok a tér világában zéró matematikai körkörös normális eloszlásból származó rezgés. Az insidious (1) /, de I-egy mátrix esélyei és mátrixai. Más szavakkal,

f (0 = n (1) f (1) + P (2) f (2) + ... + q (k) in (k), de f (1), f (2), ..., e (k) ortonormális bázis a világtérben, a [μ ^^), i = 1, 2, ..., n ,? = 1, 2, ..., k) - az egyidejűleg azonos nagyságrendű független prevalenciája nulla matematikai számítással és (1) körüli szórással.

A másik modellben az alkotás közepe nélkül magára a kijelzőre kerül:

Kch) = d (Φ \ CI)) + £ (YX і = 1, 2., n, i Φ j,

de і ráadásul az első intervallum nyerte a menshaє shvidshe-t, nem a másik. Zvidsey viplivaє, scho statisztikák

m * = Arg minam + 1-2:00 + an-x)

є a valódi m0 méret hasznos felmérésével.

Ezenkívül a vipliving elmélete szerint az ajánlás az, hogy hogyan becsüljük meg a faktoriális tér vikoristovuvati m * méretét. Lényeges, hogy egy hasonló ajánlást heurisztikusként fogalmazott meg a generikus skála egyik létrehozója, Kruskal J.. Vіn vіhodіv іf az információ a gyakorlati győztes léptékű nagyszabású és numerikus kísérletek. Az imovirnisna elmélet lehetővé tette az obruntuvatie eurisztikus ajánlást.

7. A modell méretének felmérése

Amint lehetőség van családot létrehozni, bővíteni, például egy polinom lépéseit felmérni, akkor természetes a „modell mérete” kifejezés bevezetése. A statisztika készítőjének számos robotot kell nyomon követnie a modell méretének felmérésétől, valamint a robotok teljes megvalósításáig a néző által megadott térméret értékelésétől.

Persha egy ilyen robot egy viconan egy 1976-os egy órától Franciaországig terjedő statisztikai sorozat szerzője által. Egy becslésük van a regressziós modell méretére, a polinom lépésének becslése pedig redukált állapotban van, így a parlagon kívüliséget a polinom írja le. A golyó becslése látható a szakirodalomban, de nagyképűen a hatalomtól megfosztott statisztika szerzőjének tulajdonítják, aki időben felállt, de ez nem lehetséges, de a geometriai határok ismeretében. Emellett lehetőség van a regressziós modell méretének becslésére is, amelyet a statisztika terjeszt és frissít. Tsey ciklus befejezte a robotot, hogy bosszút álljon számos pontosításért.

A teljes témával foglalkozó extrém publikáció magában foglalja a hatékonyságnövelés eredményeinek tárgyalását az általam a Monte Carlo-módszerrel elfogadott határtételekben.

Az összegek felosztásának problémájában (az osztályozási elmélet része) a modell méretének felmérésére szolgáló módszertan analógiáját a statisztika mutatja.

A modell méretét nagy léptékben, robotok segítségével értékelik. A cich robotoknál az alapkomponensek módszerében (egy további aszimptotikus viselkedéselmélettel, extrém statisztikai üzemek megoldásaival) egy borderline viselkedést állapítottak meg.

8. Algoritmusok a méret csökkentésére az automatizált rendszer-kognitív elemzésben

Az automatizált rendszer-kognitív elemzésben (ASK-analízis) a méretcsökkentés egy másik módszere valósul meg az "Eidos" rendszerben. Wines of descriptions for robots at razdilakh 4.2 "A rendszerelemzés alapvető kognitív műveleteinek algoritmusainak leírása (BCOSA)" és 4.3 "Részletes algoritmusok a BCOSA-hoz (ACS-analízis)". Valószínűleg két algoritmus rövid leírása - BKOSA-4.1 és BKOSA-4.2.

BKOSA-4.1. "Tényezők absztrakciója (a tényezők szemantikai terének csökkentése)"

Az utolsó napok kiegészítő metódusa (iteratív algoritmus) miatt a hozzárendelt határ elmék számára az attribútumok hatókörének mérete a pénzösszeg egyszerű változása nélkül csökken. Az iteratív folyamat javításának kritériuma az egyik határelme elérése.

BKOSA-4.2. "Osztályok absztrakciója (az osztályok szemantikai terének csökkentése)"

Az utolsó napok kiegészítő metódusánál (iteratív algoritmus) a hozzárendelt határelmék számára az osztályok terének mérete egyszerű pénzösszeg változás nélkül csökken. Az iteratív folyamat javításának kritériuma az egyik határelme elérése.

Az összes valódi algoritmus itt található, ugyanazon verzió "Eidos" rendszerében implementálva, amely a robot előkészítésekor (2002 rik) valósult meg: http: //lc.kubagro .ru / aidos / aidos02 / 4.3 . htm

Az algoritmusok lényege a következő.

1. Vegyen egy kis információt az objektum állomáson történő átvitelére vonatkozó tényezők értékeiről, amelyeket az osztályoknak mutatnak meg.

2. A tisztviselői érték értékének növelése az objektum osztályok szerinti megkülönböztetéséhez. Magas érték - a tisztviselők informatív értékeinek árváltoztatása (egyesek változóan gazdagok: az átlagos nézet középső, közép-kvadratikus nézetből, a többiből van). Ezenkívül úgy tűnik, hogy ha a középső szignifikáns tényezőben kevés információ található a tárgy megfelelőségéről és nem az osztályhoz való megfelelőségéről, akkor az érték nem is értékesebb, hanem gazdagon értékes.

3. A leíró skálák értékének növelése az objektumok osztályok szerinti megkülönböztetésére. A robotokban Є.V. Lutsenko a skála fokozatai értékeinek közepére törekszik.

4. Elvégezhető a faktorok értékének és a leíró skálák Pareto-optimalizálása:

A faktorok értékei (a leíró skálák fokozatai) az értékcsökkenés sorrendjében vannak rangsorolva, és a modellekből láthatók, a legalacsonyabb értékek, ahogy egyenesen a Pareto-görbe 45°-ig terjednek;

A tényezők (a skála leírása) az értékcsökkenés sorrendjében vannak rangsorolva, és a modellből a legjobb értéknek tekinthetők, mivel jobbra és lefelé halad a Pareto-görbe 45°-ig.

A leíró skálákon sugalmazott tér hatalmasságán keresztül szó szerint csökken a helyes skálák egymás közötti, tobto vizualizálása segítségével. nappal, tse orthonormuvannya helyet az információs mérőszámban.

Tsey megismételhető, tobto. buti іteratsіynim, a új verzió Az "Eidos" rendszerben az iterációk manuálisan indulnak el.

Hasonlóan ortonormális az osztályok információs tere.

Ennek a fokozatnak a skálái lehetnek numerikusak (azaz az intervallumértékek változnak), és lehetnek szövegesek (sorrendi és névlegesek).

Egy ilyen rangsorban a BKOSA algoritmusok (ASK-analízis) segítségével a minimális második információ mellett a tér mérete a lehető legnagyobb mértékben lecsökken.

Az alkalmazott statisztikák statisztikai adatainak elemzéséhez alacsony szintű optimalizálási algoritmusokat bontottak le. A statisztika végéig ne tartalmazza az ilyen algoritmusok teljes fejlesztésének leírását.

Irodalom

1. Orlov A.I. Statisztikai módszerek növekedési pontjai // Politematikus sündisznó elektronikus tudományos folyóirat Kubai Állami Agrár Egyetem. 2014. No. 103. S. 136-162.

2. Farkal J. A különböző skálák és a klaszteranalízis összekapcsolása // Osztályozás és klaszteranalízis. M: Svit, 1980. S. 20-41.

4. Harman G. Suchasny faktoranalízis... M: Statisztika, 1972.489 p.

5. Orlov A.I. Megjegyzések az osztályozás elméletéből. / Szociológia: módszertan, módszerek, matematikai modellek... 1991. 2. szám P.28-50.

6. Orlov A.I. Az osztályozás matematikai elméletének alapvető eredményei // Polythematic fancy electronic science journal of the Kuban State Agrarian University. 2015. No. 110. S. 219-239.

7. Orlov A.I. Az osztályozás elméletének matematikai módszerei // A Kubani Állami Agráregyetem politematikus divatos elektronikus tudományos folyóirata. 2014. 95. sz., 23-45.

8. Teriokhina A.Yu. Az adatok elemzése nagyléptékű skálázás módszereivel. -M: Nauka, 1986.168 p.

9. Fordított V. T. Társadalmi és gazdasági információk nemlineáris tipológiai elemzése: Matematikai és numerikus módszerek. - L .: Nauka, 1983.176 p.

10. Tyurin Yu.M., Litvak B.G., Orlov A.I., Satarov G.A., Shmerling D.S. Nem numerikus információk elemzése. M .: Naukova Rada Tudományos Akadémia SRSR іf összetett probléma "Kibernetika", 1981. - 80 p.

11. Orlov A.I. Durva pillantás a nem numerikus jellegű objektumok statisztikájába // Nem numerikus információk elemzése a társadalomtudományokban. - M: Tudomány, 1985. S. 58-92.

12. Orlov A.I. A regressziós alapfüggvények számának egy becslésének határeloszlása ​​// Alkalmazott statisztikai Bagatovimirny Analysis. Bevezető megjegyzések a statisztikákhoz, v.33. - M: Nauka, 1978.S. 380-381.

13. Orlov A.I. A modell méretének becslése regresszióban // Algoritmus programozottan biztonságos alkalmazott statisztikai elemzés Vcheni jegyzetek a statisztikákról, v.36. - M: Nauka, 1980.S. 92-99.

14. Orlov A.I. A modell méretének különböző értékeléseinek aszimptotikája regresszióban // Alkalmazott statisztika. Bevezető megjegyzések a statisztikához, 45. v. - M: Nauka, 1983.S. 260-265.

15. Orlov A.I. A regressziós polinom értékeléséről // Gyári laboratórium. Anyagdiagnosztika. 1994. 60. évf. 5. sz. S.43-47.

16. Orlov A.I. Az osztályozás elméletének Deyaky imovirni táplálkozása // Alkalmazott statisztika. Bevezető megjegyzések a statisztikához, 45. v. - M: Nauka, 1983.S. 166-179.

17. Orlov A.I. A cikkek fejlesztéséről nem numerikus objektumokból // Kísérletek tervezése és adatelemzés: Új trendek és eredmények. - M .: ANTAL, 1993. P.52-90.

18. Orlov A.I. A méretcsökkentés módszere // Dodatok 1 a könyvhöz: Tolstova Yu.M. A nagyszabású alapok: Navchalny posibnik egyetemek számára. - M .: Vidavnistvo KDU, 2006 .-- 160 p.

19. Orlov A.I. Extrém statisztikai vállalkozások megoldásainak aszimptotikája // Nem numerikus tributes in systemic prescripts elemzése. Zbirnik prats. Vip. 10. - M: All-Union Scientific-Preceding Institute for Systemic Dosages, 1982, 412. o.

20. Orlov A.I. Szervezeti és gazdasági modell: alkalmazott: kb. 3 év. 1. rész: Nem szó statisztika. - M: MDTU típusa im. nem. Bauman. - 2009 .-- 541 p.

21. Lutsenko Є.V. Automatizálási rendszer-kognitív elemzés az aktív objektumok kezelésében (információrendszerelmélet és a már meglévő közgazdaságtan, szociálpszichológiai, technológiai és szervezés-technikai rendszerek) -Krasznodar: KubDAU. 2002 .-- 605 p. http://elibrary.ru/item.asp?id=18632909

1. Orlov A.I. Tochki rosta statisticheskich metod // Politematicheskij setevej jelektronny nauchny zhurnal Kubanskogogosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2014. No. 103. S. 136-162.

2. Kruskal J. Különféle skálák összekapcsolása és a klaszteranalízis // Osztályozás és klaszteranalízis M .: Mir, 1980. S.20-41.

3. Kruskal J.B., Wish M. Multidimensional scaling // Sage University paper series: Qualitative applications in the social sciences. 1978. 11. sz.

4. Harman G. Szerencsés faktoranalízis. M .: Statisztika, 1972.489 s.

5. Orlov A.I. Megjegyzések az osztályozás elméletéhez. / Sociologija: metodologija, metody, matematicheskie modeli. 1991. No. 2. S.28-50.

6. Orlov A.I. Az osztályozások matematikai elméletének alapvető forrásai // A Kubani Állami Mezőgazdasági Egyetem polimatikus hálózati elektronikus tudományos folyóirata. 2015. No. 110. S. 219-239.

7. Orlov A.I. Az osztályozás elméletének matematikai módszerei // A Kubani Állami Agráregyetem Politematikus hálózat elektronikus tudományos folyóirata. 2014. No. 95. S. 23 - 45.

8. Terehina A.Ju. Az adatok elemzése többdimenziós skála módszereivel. - M: Nauka, 1986.168 s.

9. Perekrest V.T. Társadalmi "új gazdasági információ: matematikai hírek és klinikai" módszerek nemlineáris topológiai elemzése. - L .: Nauka, 1983.176 s.

10. Tjurin Ju.N., Litvak B.G., Orlov A.I., Satarov G.A., Shmerling D.S. Analiz nechislovoj informacii. M .: Tudományos Tanács az SSSR-ben összetett problémákról "Kibernetika", 1981. - 80 p.

11. Orlov A.I. Általános nézetek a nem emberi természetben előforduló objektumok statisztikájáról // Nem emberi információk elemzése a társadalomtudományokban. - M .: Nauka, 1985. S. 58-92.

12. Orlov A.I. Az alapfüggvények számának alapja a regresszióban nem egyformán oszlott meg.

13. Orlov A.I. A regressziós modellek fejlesztésének központja // A fő statisztikai elemző algoritmikus és programozott lefedettsége. Tudósok a pickihez a statisztika szerint, t.36. - M .: Nauka, 1980. S. 92-99.

14. Orlov A.I. Asimptotika nekotoryh ocenok razmernosti modeli in regression // Prikladna statistika. Vcheni zapiski a statisztika szerint, t.45. - M .: Nauka, 1983. S. 260-265.

15. Orlov A.I. A regressziós polinóma meghatározásáról // Factory laboratoria. Anyagdiagnosztika. 1994. T. 60. 5. sz. S.43-47.

16. Orlov A.I. Néhány lehetséges kérdés teorii klasifikacii / / Prikladna statistika. Vcheni zapiski a statisztika szerint, t.45. - M .: Nauka, 1983. S. 166-179.

17. Orlov A.I. A cikkek fejlesztéséről nem numerikus objektumokból // Kísérletek tervezése és adatelemzés: Új trendek és eredmények. - M .: ANTAL, 1993. R. 52-90.

18. Orlov A.I. A méret csökkentésének módszerei // A könyv 1. függeléke: Tolstova Yu.N. A fő többdimenziós skála: Oktatási módszer egyetemek számára. - M .: Izdatel "stvo KDU, 2006. - 160 s.

19. Orlov A.I. Asimptotika reshenij jekstremal "them statisticheskich zadach // Analiz nechislovych dannych v sistemnyh issledovaniyah. Sbornik trudov. Vyp.10. - M .: Vsesojuznyy science issledovatel" skijitut sisantemnys instovanih.

20. Orlov A.I. Szervezeti-yoekonomichee modell: uchebnik: v 3 ch. Chast "1: Nechislovaja statistika. - M .: Izd-vo MGTU im. N. Je. Baumana. - 2009. - 541 s.

21. Lucenko E.V. A rendszer-kognitív elemzés automatizálása az aktív objektumok kezelésében (információrendszerelmélet és információtárolás pre-gazdasági, szociálpszichológiai, technológiai). 605 s. http://elibrary.ru/item.asp?id=18632909

Adatcsökkentés

Az analitikai technológiákban az adott adatok méretének csökkenése miatt a formára konvertálás folyamatát tekintik a legkézibb elemzésnek és értelmezésnek. Hívja ki, hogy elérje a változás rakhunok їх obsyagu, gyors kilkostі vikoristovuvanih jel és rozmaittya їkh jelentése.

Sokszor érthetetlen az adatok elemzése, ha a bűz undorító a korábbi üzleti folyamatok bukását, szabályszerűségeit reprezentálni. Ennek oka lehet az óvatosság hiánya, a jelek jelenléte, ami az objektumok hatósági suttájában látható. Egy tsiom vipadku stagnál zbagachennya danih.

A tér méretének csökkenése stagnál a vypadku prototípusában, ha fent adjuk. A teszt túlnyomó része az, hogy ha az elemzés ugyanolyan hatékonysággal és pontossággal végezhető el, és minél kisebb az adatok mérete. Ez lehetővé teszi a feladatok megoldásához szükséges vitrati számítási gyakoriság felgyorsítását, adatok és eredmények generálását az elemzésből jobban értelmezhető és a corystuvach számára ésszerűbb.

A szám sebessége figyelmeztetés a stagnálók számára, hiszen a porózus minőségű oldat rezgő menshy obsyagu-ra redukálható, miután ezeknek az időknek a számát maguktól vitrati. A nem skálázódó algoritmusok esetében különösen fontos, ha a rekordok számának sebessége kicsi, hogy a numerikus óra vitrátjaiban sutta vigrash keletkezzen.

A gyors szám a vezetői magatartás érzését jelenti, ha információra van szükség a vállalkozás egyértelmű változatához, bizonyos számú jel kihasználásához és vikoristovuvatyh usi szükséges. Különösen fontos a korreláció előjele szempontjából. Például a "Vіk" és "Experience of robots" táblák lényegében éppen ezt az információt hordozzák, így az egyiket be lehet kapcsolni.

A jelek számának felgyorsításának leghatékonyabb módja a faktoranalízis és a főkomponensek módszere.

A sokoldalúság gyorsasága például az érzék jele, hiszen az adatok bemutatásának pontossága elsöprő, és a beszéd jelentésének változása a modell minőségének elvesztése nélkül győzedelmeskedhet. Ugyanakkor változás lesz a memória mennyiségében, az ajándékok gondozásában és a vitratik számában.

A sok pénzre adott, gyors váltás eredményeként elutasított, más jellegű tájékoztatásban nem vagyok biztos, mert az adott pontosság miatt szükséges a feladatok megoldásához, és nagyon sokszor.

A gyors adathalmaz alapján motivált analitikus modell feldolgozása, megvalósítása és intelligencia szempontjából egyszerűbb, de a modellt egy készen kapható halmaz motiválja.

A mérést gyorsító vibrációs módszerrel kapcsolatos döntés a szűzszemélyzet sajátosságairól és az eredményekről szóló áprilisi ismereteken, valamint az órák és a számítási erőforrások összekapcsolásán alapul.

Mashinne navchannya - tse nem sho іnshe, mint a navchannya területe, mivel lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy emberekként „olvassanak”, kifejezett program nélkül.

Ezenkívül a modellt nem jósolják: A modell előrejelzése egy egész folyamat, amely lehetővé teszi az eredmények előrejelzését a cselekvési előrejelzők alapján. A prediktorok száma fontos azoknak a függvényeknek, amelyek a reziduális eredmény, azaz a modell eredménye csoportjába tartoznak.

Hogyan változtatja meg a tér méretét?

A szerszámgépek osztályozásának dolgozói körében gyakran még bőségesebb az osztályozás. A polgárok nem fontosak, tábláknak hívják őket. Több funkcióval, a trenuval készlet összehajthatóbb megjelenítésével és felette lévő pratsyuvatival. Egyes esetekben nagyszámú összekapcsolási funkció létezik, a világ felett is. A tér méretének megváltoztatására szolgáló algoritmusok belépnek a csoportba. A méret megváltoztatása az azonos nagyságrendű elemzett értékek számának alapvető változtatásokkal történő megváltoztatásának ára. Különféle specialitások és különlegességek közül választhat.

Miért fontosabb a tér változása, mint egy szerszámgép és a prediktív modell?

Az e-mailek besorolásának egyszerű felállításával megvitatásra kerül az engedély változásának intuitívan hátborzongató pontja, szükséges a elektronikus levél spam chi ni. Bele lehet foglalni remek szám funkció, például van egy kis elektronikus lap, egy címsor, egy elektronikus lap, egy elektronikus lap, egy sablon stb. Azonban ezek közül néhány funkció megváltoztatható a zsigerekből egy magas világgal korrelál. Így az ilyen alkalmazottak egyes funkcióit megváltoztathatjuk. A triviális osztályozás problémáját fontos megérteni, hiszen egyszerű kétdimenziós térben, egydimenziós feladat pedig egyszerű sorban elkészíthető. A kicsik alatti útbaigazítás vizuális fogalom, a triviális tér két azonos típusú teret jelöl, és ha úgy tűnik, hogy a bűz korrelál, a jelek száma még tovább változtatható.

A méretváltozás összetevői

A hézag változásának két összetevője van:

• Vibrációs paraméterek: A téli funkciók készletéről ugyanakkor rengeteg információ van, ami a funkciók számánál kevesebbre csökkenthető, hiszen a probléma modellezésénél te lehetsz győztes. A név három módot tartalmaz:
  1. Szűrő
  2. forgácsolás
  3. vprovazheniy
• Viluchennya jel: A nagy helyről alacsonyabb helyre, kisebb számmal való váltás ára. rosmіrіv.

A méret megváltoztatásának módja

A Rizni módszerek a méretváltoztatás igényléséhez a következők:

• Főkomponens-elemzés (PCA)
• Lineáris diszkriminancia analízis (LDA)
• Használati diszkriminációs elemzés (GDA)

A méretváltozás lehet lineáris vagy nemlineáris, beleesik az ördögi módszerbe. Az alábbiakban a fő lineáris módszert, a főkomponensek elemzésének rangsorait, a PCA-t tárgyaljuk.

A fő összetevők elemzése

A cei módszert Karl Pirson alkotta meg. Nyerd meg a pratsyu-t az elmének, azt akarom, hogy a tribute a magasabb kor hatalmasságában a danban képzelhető el az alsó világ nyílt terében, a tribute szétszórása az alsó világ hatalmasságában okolható a maximumért.

A bor tartalmazza a szezon elejét:

• Maradjon a tiszteletadások alattomos mátrixánál.
• Számold meg a mátrix hatványvektorait!
• A legerősebb értékeken alapuló Vlasny vektorok képesek lesznek megújítani a múltbeli tribute varianciájának nagy részét.

Emellett kevesebb erővektort veszítettünk, és közben egy deyak pénzt is veszíthetett volna. A legfontosabb azonban az, hogy felismerjük a feleslegessé vált hatalmi vektorok átvételének bűnösségét.

Túlméretezett méretváltozások

• Tse további segítséget tömörített danikh, і, і, іtzhe, változtassa meg a helyet a zberіgannya.
• Tse zmenshuє óra számítás.
• Segít meglátni a felesleges funkciókat is, mint például a є.

Hiányos méretváltozások

• Tse hozhat énekelni tribute.
• A PCA hajlamos a lineáris korrelációk és a nyertesek megismerésére, de néha nem szükséges.
• A PCA büszke a balszerencsére az átlag és a tribute-készlet kudarcai esetében.
• Lehet, hogy nem vagyunk nemesek, hiszen a fő összetevők a praktikumra szálltak le, a nagyujj szabályai megrekednek.

Qia statcha nadana Annaney Uberoy... Ha GeeksforGeeks-et szeretne, vagy ha saját bejegyzéseket szeretne hozzáadni, írhat egy cikket is segítségül. [e-mail védett] Csodálja meg cikkét, jelenjen meg a GeeksforGeeks otthoni oldalán, és segítsen a csodálkozóknak.