Страница: 1/4
СОДЕРЖАНИЕ
Введение ……………………………………………………….4
Краткие теоретические сведения………………………… 5
Описание программной реализации……………………….7
Заключение…………………………………………………… 9
Приложение А – Текст программы метода главных компонент………………………………………………………10
ВВЕДЕНИЕ
Из числа методов, позволяющих обобщать значения элементарных признаков, метод главных компонент выделяется простой логической конструкцией и в то же время на его примере становятся понятными общая идея и целевые установки многочисленных методов факторного анализа.
Метод главных компонент дает возможность по m – числу исходных признаков выделить m главных компонент, или обобщенных признаков. Пространство главных компонент ортогонально.
Математическая модель метода главных компонент базируется на логичном допущении, что значения множества взаимосвязанных признаков порождают некоторый общий результат.
Краткие теоретические сведения
Решение задачи методом главных компонент сводится к поэтапному преобразованию матрицы исходных данных X (рисунок 1.1):
 |
Рисунок 1.1 – Схема математических преобразований
На рисунке обозначено: X – матрица исходных данных размерностью n*m (n – число объектов наблюдения, m – число элементарных аналитических признаков); Z – матрица центрированных и нормированных значений признаков, элементы матрицы вычисляют по формуле: 
; R – матрица парных корреляций: R = (1/n)*Z’*Z.
Если предварительнаястандартизация данных не проводилась, то на данном шаге получают матрицу S = (1/n)*X’*X, элементы матрицы X для расчета будут центрированными величинами.
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:
 |
(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.
Реферат опубликован: 30/04/2008