Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 142
Последовательность, в которой отбираются переменные, не обязательно соответствует их относительной значимости. Вследствие коррелированности (что разделяет дискриминантные возможности) даже хорошие дискриминаторы могут поздно попасть или вообще не попасть в последовательность, так как их вклад в различение может оказаться меньше вклада других переменных.
КРИТЕРИИ ОТБОРА
Процедуры последовательного отбора должны использовать некоторую меру качества различения как критерий отбора. Одним из таких критериев является Л-статистика Уилкса, но существуют и другие возможности, позволяющие расширить наше представление о различиях между классами. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из этих возможных мер, и попытаемся определить, какая из них «лучше» соответствует цели исследования. Часто конечный результат не зависит от выбора критерия, но так бывает не всегда.
Л-статистика Уилкса и частное /-отношение
.Л-статистика Уилкса учитывает как различия между классами, так и когезивность, или однородность, каждого класса. Под коге-зивностью следует понимать степень скопления объектов вокруг центроида их класса. Поэтому переменная, которая увеличивает когезивность ее изменяя разделение центроидов, при отборе может оказаться предпочтительнее переменной, увеличивающей разделение без изменения когезивности.
Поскольку Л-статистика Уилкса является «обратной» статистикой, мы будем отбирать ту переменную, для которой на этом шаге она принимает наименьшее значение. Как обсуждалось (раньше, мы можем преобразовать Л-статистику в полную /-статистику для проверки различий между классами. Если такое преобразование происходит, то выбор производится по наибольшему значению. Вместо полного /-отношения мы можем воспользоваться частным /-отношением, которое вычисляется так же, как и значение /'-включения (см. ниже). Использование всех трех статистик приводит к одному и тому же результату.