Читать реферат по статистике: "Математическая модель метода главных компонент" Страница 2

(Назад) (Cкачать работу)

Опишем дальнейшие шаги вычислений для метода главных компонент и объясним математический смысл полученных результатов.

Λ – диагональная матрица собственных (характеристических) чисел.

Множество решений λj находят решением характеристического уравнения |R - λE| = 0. λj – это характеристики вариации, точнее, показатели дисперсии каждой главной компоненты. Суммарное значение Σλj равно сумме дисперсий элементарных признаков Xj. При условии стандартизации исходных данных, эта сумма равна числу элементарных признаков m.

Решив характеристическое уравнение, находят его корни λj. После этого вычисляют собственные векторы матрицы R. Реально это означает решение m систем линейных уравнений для каждого λj при j = 1..m. В общем виде система имеет вид:

(1.1)

Приведенная система объединяет однородные линейные уравнения, и так как число ее уравнений равно числу неизвестных, она имеет бесконечное множество решений. Конкретные значения собственных векторов при этом можно найти, задавая произвольно по крайней мере величину одной компоненты каждого вектора.

A – матрица факторного отображения, ее элементы arj – весовые коэффициенты. Вначале A имеет размерность m*m – по числу элементарных признаков Xj, затем в анализе остается r наиболее значимых компонент, r ≤ m. Вычисляют матрицу A по известным данным матрицы собственных чисел Λ и нормированных собственных векторов V по формуле A = VΛ1/2.

F – матрица значений главных компонент размерностью r*n, F = A-1Z’. Эта матрица в общем виде записывается:

n1n2…nn

Объекты

F1

F2

F =

…

Fr

(1.2)

Описание программной реализации

Программа для реализации метода главных компонент была написана на языке Turbo Pascal 7.0. Все вычисления выполнены в последовательности, представленной на рисунке 1.1. Обозначения программных переменных и массивов по возможности соответствуют изложенным выше. Программа является в достаточной степени универсальной, т.к. приспособлена для обработки массивов данных любой размерности (их размер ограничен только объемом доступной памяти). Однако в программе не предусмотрен ввод данных с клавиатуры. Размерность массивов задана константами, а массив исходных данных инициализируется также в теле программы. При необходимости ввода других данных можно легко скорректировать исходный текст программы.

Отдельной процедурой в программе описан вывод на экран матрицы m*m. В программе часто приходится проделывать эту операцию, поэтому она оформлена как процедура out.

Первой процедурой является центрирование и нормирование исходных данных. Оно выполняется в соответствии с описанными выше формулами.

Далее запрограммировано нахождение коэффициентов характеристического уравнения для корреляционной матрицы R. Оно производится в соответствии с рекуррентными соотношениями Фаддеева, т.е по следу матриц, производных из R, по формулам:Ai-1=ABi-2;Pi-1=1/(m-1)trAi-1;Bi-1=Ai-1-Pi-1E; i=1,2..m.(2.1)После вычисления рекуррентных соотношений находится характеристический полином:

Pm(λ)= λm - P1 λm-1 - P2 λm-2 -…- Pm.(2.2)Известно, что при m > 4 (2.2) не

Похожие работы