Главная > Математика > Прикладная статистика: Классификации и снижение размерности
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

ВЫВОДЫ

1. Техника ЦП основана на поиске небольшого числа q выразительных (информативных, интересных) линейных проекций исходных -мерных данных () из условия максимизации некоторых функционалов (проекционных индексов). ПИ подбираются таким образом, чтобы в спроецированных данных сохранялась вся информация о структуре исходных многомерных данных.

2. Полученные проекции могут быть использованы либо для визуального анализа структур (если либо производится агрегирование содержащейся в них информации для восстановления поверхности регрессии (см. § 19.7) плотности распределения (см. § 19.8).

3. ПИ для поиска выразительных проекций конструируются на одном из следующих принципов: как мера отклонения от нормального распределения, как мера отклонения от гипотезы независимости (см. § 19.6, 19.7), как ПИ, максимизация которых порождает базис в дискриминантном подпространстве (см. § 19.2).

4. При практическом применении ЦП нужно, во-первых, но возможности сокращать размерность пространства переменных (например, используя метод главных компонент), во-вторых, подавлять влияние аномальных наблюдений.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление