Линейная алгебра и мат. Статистика
Анализ независимых компонент
жүктеу/скачать 294.26 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Факторный анализ
| Анализ независимых компонент (АНК, англ. Independent Component Analysis, ICA), называемый также Метод независимых компонент (МНК) — это вычислительный метод в обработке сигналов для разделения многомерного сигнала на аддитивные подкомпоненты.
Факторный анализ – это процедура, с помощью которой большое число переменных, относящихся к имеющимся наблюдениям, сводят к меньшему количеству независимых влияющих величин, называемых факторами: в один фактор объединяются переменные, сильно коррелирующие между собой. переменные из разных факторов слабо коррелируют между собой. Факторный анализ классифицирует признаки (переменные), описывающие наблюдения. Фактор (Factor) – латентная (скрытая) переменная, конструируемая таким образом, чтобы можно было объяснить корреляцию между набором имеющихся переменных. Концепция факторного анализа заключается в «сжатии» информации. Благодаря сокращению числа переменных вместо исходного набора переменных появляется возможность анализировать данные по выделенным факторам, число которых значительно меньше исходного числа взаимосвязанных переменных. Обязательные условия проведения факторного анализа: Все признаки должны быть количественными переменными (интервальными либо метрическими). Число наблюдений должно быть минимум в два раза больше числа переменных. Выборка должна быть однородна. Исходные переменные должны быть распределены симметрично. Номинальные переменные должны быть переведены в дихотомические (переменные, имеющие только две категории) Процедура факторного анализа состоит из четырех основных стадий: Вычисление корреляционной матрицы для всех переменных, участвующих в анализе. Извлечение факторов. Выбор факторов и вращение факторов для создания упрощенной структуры. Интерпретация факторов. жүктеу/скачать 294.26 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|