Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 210
Чтобы дать читателю представление о том, как используется обратный факторный анализ, приведем пример, где рассматривается модальный профильный анализ (Skinner, 1979). В этом методе кластеризации для формирования пространства малой размерности, представляющего соотношения между объектами, взята декомпозиция Экерта — Юнга. Подход Скиннера на основе пространственной модели (концептуальные вопросы часто возникают в связи с обратным факторным анализом) обсуждается в (Skinner, 1979). Процедура состоит из трех главных шагов: 1) начальной оценки факторов; 2) увеличения числа факторов с помощью повторных выборок и 3) проверки общности факторов на новой выборке. Первый шаг этой процедуры иллюстрируется данными MMPI-теста.
Трехфакторное решение было выбрано потому, что нам заранее известно о существовании трех кластеров в данных. Первые семь собственных значений2 решения равны:
28,07 17,16 11,49
9,39
5,39
4,60
4,22
Используя стандартные приемы факторного анализа для оценки числа факторов, можно было бы привести доводы в пользу того, что двухфакторное или четырехфакторное решение будет более приемлемо, чем трехфакторное. Тем не менее, поскольку было известно, сколько диагностических классов существует в данных, рассматривалось только трехкластерное решение.
Первым с помощью модального профильного анализа был получен биполярный фактор, который положительно коррелировал с фактором, соответствующим больным неврозами и отрицательно — с факторами, соответствующими больным расстройствами личности. Третий фактор включал в основном факторы, соответствующие больным психозами. Второй фактор состоял из всех факторов трех групп больных.
Три модальных профиля похожи на те, которые большинство психологов-клиницистов описывают как типичные MMPI-профи-ли больных «неврозами», «расстройствами личности» и «психозами». Однако они имеют меньшие различия, чем профили для реальных трех групп в данных. Это согласуется с главной чертой обратного факторного анализа, который придает большее значение форме, а не сдвигу.
ДРУГИЕ МЕТОДЫ
Иерархические дивизимные методы являются логической противоположностью агломеративным методам. В начале процедуры-(при К=1) все объекты принадлежат одному кластеру, а затем этот всеобъемлющий кластер разрезается на последовательно уменьшающиеся «ломтики». Есть два дивизимных вида: моноте-тический и политетический. Монотетический кластер — это группа, все объекты которой имеют приблизительно одно и то же значение некоторого конкретного признака. Таким образом, моноте-тические кластеры определяются фиксированными признаками, определенные значения которых необходимы для принадлежности к кластерам. В противоположность этому политетические кластеры являются группами объектов, для принадлежности к которым достаточно наличия определенных сочетаний из некоторого подмножества признаков. Все три метода — иерархические, агломератив-ные и итеративные — будут образовывать только политетические кластеры.