Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 186
Поскольку в прикладном анализе данных часто возникает необходимость в нормировке, полезно рассмотреть небольшой пример, показывающий влияние нормировки на коэффициенты корреляции и расстояния. В качестве данных были взяты четыре профиля MMPI-теста. Каждому из этих профилей соответствует больной с сильной психопатологией.
В качестве исходной меры сходства для профилей был взят смешанный момент корреляции Пирсона. Результаты приведены в следующей матрице:
А
В
С
D
А
ХХХХ
0,776
0,702
0,742
В
(3)
ХХХХ
0,729
0,779
С
(6)
(5)
ХХХХ
0,936
D
(4)
(2)
(1)
ХХХХ
В верхней треуголыной части матрицы приведены значения корреляции, которые показывают, что все четыре профиля имеют очень схожие формы, а профили С и D даже почти идентичны (rcD— = 0,936). В нижней треугольной части матрицы показаны ранги, полученные в результате упорядочения по величине значений сходства от наибольшего (1) к наименьшему (6). Необходимость в ранговом упорядочении будет объяснена ниже.
После вычисления евклидовых расстояний получается матрица:
А
В
С
D